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Curso MLops con Azure Cloud en Madrid, Barcelona y Online

Formación en MLops con Azure Cloud para profesionales de empresa, arquitectos de sistemas y consultores IT. Curso de MLops con Azure Cloud ofrecido en modalidad presencial In Company u online en Madrid, Barcelona, Valencia, Alicante, Málaga, Sevilla y Bilbao, bajo demanda para empresas.

¿Qué es MLops?

MLops (Machine Learning Operations) es una práctica y conjunto de herramientas y metodologías que se enfocan en la integración y colaboración entre equipos de desarrollo de machine learning y operaciones para mejorar y automatizar el ciclo de vida de los sistemas de aprendizaje automático.

El desarrollo de modelos de machine learning puede ser complejo, y una vez que se construye un modelo efectivo, es esencial implementarlo en entornos de producción para que sea útil y aportar valor a la empresa. MLops busca abordar los desafíos y obstáculos asociados con el despliegue y mantenimiento de modelos de machine learning en producción a gran escala.

MLops es una disciplina que busca aumentar la eficiencia, la colaboración y la fiabilidad en el despliegue y operación de sistemas de aprendizaje automático en entornos empresariales, permitiendo a las organizaciones aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial en sus operaciones diarias.

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Características del curso MLops con Azure Cloud

Objetivos

Público

Duración

Objetivos

Público

Duración

Temario: Curso MLops Azure Cloud

TEMA 1: Introducción a MLops con Azure

¿Qué es MLops y por qué es importante en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático?
Beneficios de utilizar Azure en el proceso de MLops

TEMA 2: Pipelines de Aprendizaje Automático en Azure

Utilizando Azure Machine Learning para crear tuberías de aprendizaje automático
Integrando Azure Databricks en las tuberías de aprendizaje automático
Automatizando las tareas de preprocesamiento, entrenamiento y evaluación de modelos

TEMA 3: Contenedores en Azure

Creación y despliegue de contenedores en Azure Container Instances
Utilizando Azure Kubernetes Services para escalar y administrar contenedores
Integrando contenedores con Azure Machine Learning

TEMA 4: Validación de modelos

Utilizando las herramientas de Azure para evaluar la precisión de los modelos
Aplicando técnicas de validación cruzada y análisis estadístico
Utilizando Azure Databricks para realizar pruebas en vivo

TEMA 5: Automatización de operaciones con Azure

Machine Learning y GitHub
Integrando Azure Machine Learning con GitHub para automatizar la implementación de modelos
Utilizando GitHub Actions para desencadenar automáticamente los flujos de trabajo de entrenamiento y despliegue

TEMA 6: Retraining y pruebas de modelos

Utilizando Azure Machine Learning para programar la actualización automática de los modelos
Utilizando el conjunto de datos de retención de Azure para probar los modelos con datos históricos

TEMA 7: Implementación de nuevos modelos

Utilizando Azure Machine Learning para desplegar modelos en producción
Creando un plan de implementación para garantizar la transición suave de los modelos

TEMA 8: Gobernanza y control

Estableciendo políticos y estándares para el uso de los modelos de aprendizaje automático
Implementando controles para garantizar la privacidad y seguridad de los datos

TEMA 9: Manejo y monitoreo de modelos

Utilizando Azure Machine Learning para monitorear el rendimiento de los modelos de producción
Configurando alertas y registros para detectar y resolver problemas

TEMA 10: Creación de un historial de auditoría

Registrando y almacenando todas las acciones relacionadas con los modelos de aprendizaje automático
Utilizando herramientas de Azure para analizar el historial de auditoria y detectar patrones inusuales

* También realizamos temarios a medida. Consúltanos si necesitas personalizar el contenido.

Novedades en torno a MLops y Azure

En el siguiente curso veremos todas las novedades en torno a MLops y Azure Cloud, así como los beneficios de su implementación en proyectos de desarrollo de aplicaciones.

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