Operaciones de Machine Learning (MLOps)
Funcionalidades de Azure Machine Learning que automatizan y agilizan el ciclo de vida del aprendizaje automático
MLOps permite ofrecer innovación con más rapidez
MLOps, o DevOps para Machine Learning, permite a los equipos de ciencia de datos y TI colaborar y aumentar el ritmo del desarrollo y la implementación de modelos a través de la supervisión, validación y gobernanza de los modelos de Machine Learning.

Entrenamiento de la reproducibilidad con seguimiento avanzado de conjuntos de datos, código, experimentos y entornos en un registro de modelo enriquecido.
Escalado automático, proceso administrado eficaz, implementación sin código y herramientas para facilitar el entrenamiento y la implementación del modelo.
Flujos de trabajo eficientes con funcionalidades de programación y administración para crear e implementar con integración continua e implementación continua (CI/CD).
Funcionalidades avanzadas para cumplir los objetivos de gobernanza y control y promover la transparencia y la equidad del modelo.
Centro de recursos
Haga un recorrido por todo el proceso de MLOps.
Acceda a vídeos y cuadernos complementarios, ejemplos de código y documentación.
Características de MLOps en profundidad: Administre sus recursos, artefactos y código
Características de MLOps en profundidad: Cree flujos de trabajo de Machine Learning controlados por eventos, vídeo de Microsoft Channel 9
Características de MLOps en profundidad: CI/CD con Acciones de GitHub, vídeo de Microsoft Channel 9
Recursos adicionales
MLOps en GitHub
Documentación de MLOps
Vea MLOps en acción
Vea cómo ofrecen valor los clientes con MLOps
Sze-Wan Ng: directora de análisis y desarrollo, Translink"With MLOps capabilities in Azure Machine Learning, we've improved bus departure predictions by 74 percent, and riders spend 50 percent less time waiting."

Vijaya Sekhar Chennupati, científico de datos aplicados, Johnson Controls"Using the MLOps capabilities in Azure Machine Learning, we were able to increase productivity and enhance operations, going to production in a timely fashion and creating a repeatable process."
