Operaciones de aprendizaje automático de un extremo a otro (MLOps) con Azure Machine Learning
Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) aplican principios de DevOps a los proyectos de aprendizaje automático. En esta ruta de aprendizaje, aprenderá a implementar conceptos clave como el control de código fuente, la automatización y CI/CD para crear una solución de MLOps de un extremo a otro.
Requisitos previos
- Experiencia de programación con Python o R
- Experiencia en el desarrollo y entrenamiento de modelos de Machine Learning
- Conocimientos básicos de los conceptos de Azure Machine Learning
Código de logros
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Módulos en esta ruta de aprendizaje
Aprenda cómo llevar de la experimentación a la producción su modelo de aprendizaje automático mediante trabajos de Azure Machine Learning.
Aprenda a automatizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático mediante acciones de GitHub.
Obtenga información sobre cómo proteger la rama principal y cómo desencadenar tareas en el flujo de trabajo de aprendizaje automático según cambios en el código.
Aprenda a automatizar comprobaciones de código cada vez que actualice código para cargas de trabajo de aprendizaje automático.
Aprenda a entrenar, probar e implementar un modelo de aprendizaje automático mediante entornos como parte de su estrategia de operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Aprenda a automatizar y probar la implementación de modelos con acciones de GitHub y la CLI de Azure Machine Learning (v2).