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.
Explore el aprendizaje automático a través de vídeos
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.
Descubra cómo usar los productos y servicios de Azure Machine Learning para crear modelos de aprendizaje automático de la forma que desee.
Aspectos básicos del aprendizaje automático en la nube
Vea una introducción al aprendizaje automático y explore las principales fases de su ciclo de vida.
Herramientas de aprendizaje automático en Azure
Explore herramientas de aprendizaje automático para científicos de datos y vea cómo funcionan en Azure.
Aspectos básicos del aprendizaje profundo con PyTorch
Vea cómo usar PyTorch para resolver un sencillo problema de clasificación de imágenes.
Ejecución de aprendizaje automático en cualquier lugar
Ejecute aprendizaje automático en el entorno local o en un entorno multinube usando la infraestructura de Kubernetes actual.
Conozca los aspectos básicos de PyTorch
Vea un tutorial con Suraj Subramanian, promotor de desarrollo en la nube con PyTorch.
Creación de una inteligencia artificial responsable con el kit de herramientas de análisis de errores
Vea cómo identificar errores en los modelos y diagnosticar la causa principal.
Etiquetado de audio con aprendizaje profundo
Vea cómo usar sonidos, convertirlos en imágenes y crear un modelo clasificador para etiquetar las canciones de acuerdo con el ambiente.
Ciencia de datos reproducible con aprendizaje automático
Vea cómo organizar un flujo de trabajo reproducible.
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.
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