Aprendizaje automático para científicos de datos

Explore herramientas de aprendizaje automático para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático y aprenda a crear soluciones de aprendizaje automático a escala de nube en Azure.

Descubra el aprendizaje automático en Azure

Cree e implemente modelos de aprendizaje automático para procesos críticos de forma responsable y de la forma que prefiera con las herramientas y los servicios de Azure.

Desarrolle modelos de aprendizaje automático como desee

Cree modelos de aprendizaje automático con el lenguaje de desarrollo, el entorno, los marcos de aprendizaje automático y las herramientas que prefiera, e impleméntelos en la nube, en el entorno local o en el perímetro con Azure AI.

Cree soluciones de aprendizaje automático de forma responsable

Comprenda sus modelos de aprendizaje automático, proteja los datos con privacidad diferencial y computación confidencial, y controle el ciclo de vida del aprendizaje automático con trazas de auditoría y hojas de datos.

Implemente con confianza modelos de aprendizaje automático para los procesos críticos para la empresa

Implemente y administre soluciones de aprendizaje automático altamente escalables, tolerantes a errores y reproducibles.

Descubra 10 directrices para desarrollar inteligencia artificial de forma responsable. Únase a expertos en inteligencia artificial de Microsoft y BCG en el evento digital de Azure Responsible AI. Regístrate ahora.

Vea cómo están usando Azure Machine Learning otros científicos de datos

Críticas De la forma que desee

Vea cómo utilizan Azure las organizaciones para sustentar sus cargas de trabajo críticas.

Humana

Vea cómo Humana ofrece experiencias de asistencia sanitaria crítica habilitadas con inteligencia artificial.

AGL

Vea cómo AGL implementó MLOps con Azure Machine Learning.

UCLA

Descubra por qué UCLA es pionera en el uso de la inteligencia artificial para asistir a sus médicos.

Explore el aprendizaje automático a través de vídeos

Críticas De la forma que desee Vea las últimas innovaciones en inteligencia artificial

Vea cómo usar soluciones de aprendizaje automático para sustentar aplicaciones críticas.

Entrenamiento de modelos de Machine Learning a gran escala

Descubra cómo utilizar la capacidad de proceso adecuada en Azure para escalar los trabajos de entrenamiento.

Implementación e inferencia de modelos

Conozca las distintas opciones de implementación y optimizaciones para la inferencia de modelos a gran escala.

Explicación de MLOps

Descubra la importancia de MLOps y los procesos asociados.

Protección de los entornos de aprendizaje automático

Vea cómo usar Azure para acceder a una seguridad y una gobernanza de nivel empresarial.

Aprendizaje automático híbrido y multinube

Vea cómo aprovisionar entornos de aprendizaje automático híbridos y multinube.

Aprendizaje automático abierto e interoperable

Vea cómo funciona Azure Machine Learning con tecnologías de código abierto y cómo se integra con otros servicios de Azure.

MLOps con Azure Machine Learning

Acelere el proceso de creación, entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático a escala.

Soluciones de aprendizaje automático con seguridad y escala empresarial

Obtenga información sobre cómo crear soluciones de aprendizaje automático seguras, escalables y justas con Azure Machine Learning.

IA responsable con Azure Machine Learning

Explore herramientas y métodos para ayudarle a comprender, proteger y controlar los modelos de aprendizaje automático.

Más información mediante ejemplos de arquitecturas de soluciones

Explore diferentes escenarios para usar Azure Machine Learning.

Aprendizaje automático

Controle el proceso de entrenamiento de modelos con parámetros ajustables llamados hiperparámetros. Explore los procedimientos recomendados para ajustar los hiperparámetros de los modelos de Python y vea cómo automatizar el ajuste de hiperparámetros y ejecutar experimentos en paralelo para optimizar eficazmente los hiperparámetros.

Aprendizaje profundo

Vea cómo llevar a cabo el entrenamiento distribuido de modelos de Machine Learning en clústeres de máquinas virtuales habilitadas para GPU. Este escenario es para la clasificación de imágenes, pero la solución puede aplicarse a otros escenarios de aprendizaje profundo, como la segmentación y la detección de objetos.

MLOps

Aprenda a implementar un integración continua (CI), una entrega continua (CD) y una canalización de reentrenamiento en una aplicación de inteligencia artificial mediante Azure DevOps y Azure Machine Learning. La solución se basa en el conjunto de datos sobre diabetes scikit-learn, pero se puede adaptar fácilmente a cualquier escenario de inteligencia artificial y a otros sistemas de compilación conocidos.

Implementación de Edge

Vea cómo usar Azure Stack Edge para ampliar la inferencia rápida de aprendizaje automático desde la nube hasta escenarios locales o perimetrales. Use Azure Stack Edge para aprovechar funcionalidades de Azure como proceso, almacenamiento, redes y aprendizaje automático con aceleración por hardware para cualquier ubicación perimetral.

Puntuación de Batch

Aprenda a utilizar Azure Machine Learning para aplicar a un vídeo la transferencia de estilo neuronal, una técnica de aprendizaje profundo que compone una imagen existente con el estilo de otra imagen.

Puntuación en tiempo real

Explore cómo implementar modelos de Python como servicios web para realizar predicciones en tiempo real mediante Azure Kubernetes Service (AKS). Los modelos de Machine Learning implementados en AKS son idóneos para implementaciones de producción a gran escala.