Aprende cómo puedes gestionar eficazmente los recursos cloud con Azure AI Fundamentals
1. Descubre todas las funcionalidades de Azure Machine Learning
Azure Machine Learning ofrece una amplia gama de funcionalidades que potencian la creación, entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning en la nube. Algunas de las funcionalidades clave incluyen:
- Desarrollo de Modelos Interactivo: Proporciona entornos interactivos para el desarrollo de modelos, lo que facilita la experimentación y la colaboración en equipos.
- Automatización de Procesos: Ofrece capacidades de automatización para tareas repetitivas como la optimización de modelos, lo que agiliza el proceso de desarrollo.
- Integración con Herramientas Populares: Se integra con lenguajes y herramientas de programación comunes como Python y R, permitiendo a los científicos de datos trabajar con sus herramientas preferidas.
- Gestión de Datos y Conjuntos de Datos: Facilita la gestión de datos y la creación de conjuntos de datos para el entrenamiento y la validación de modelos.
- Entrenamiento Distribuido: Permite el entrenamiento de modelos de machine learning distribuidos en paralelo, lo que acelera significativamente el proceso de entrenamiento en grandes conjuntos de datos.
- Despliegue de Modelos: Facilita el despliegue de modelos a producción, permitiendo su implementación en entornos de producción para su uso en aplicaciones reales.
- Monitorización y Optimización: Proporciona herramientas para monitorizar el rendimiento de los modelos desplegados y optimizar su funcionamiento continuamente.
Estas funcionalidades permiten a los científicos de datos y desarrolladores trabajar de manera eficiente en la creación, entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning en Azure, aprovechando las ventajas de la escalabilidad y flexibilidad que ofrece la nube.
2. Conoce cómo aplicar la Inteligencia Artificial de Azure en modelos de gestión del lenguaje, imágenes y voz
Azure ofrece varias herramientas y servicios que permiten aplicar la inteligencia artificial en modelos de gestión del lenguaje, imágenes y voz:
- Gestión del Lenguaje: Para el procesamiento del lenguaje natural (NLP), Azure proporciona servicios como Azure Cognitive Services – Language, que incluye capacidades de comprensión de texto, traducción de idiomas, análisis de sentimientos y detección de entidades clave en el texto. Estos servicios permiten construir modelos de lenguaje avanzados para entender, interpretar y generar texto.
- Imágenes: En el ámbito de las imágenes, Azure Cognitive Services – Computer Vision permite analizar y procesar imágenes para tareas como reconocimiento facial, detección de objetos, etiquetado de imágenes y descripción de contenido visual. Esto se aplica en diversas áreas, desde el análisis de imágenes médicas hasta la clasificación automática de contenido visual en aplicaciones de medios.
- Voz: Para la gestión de voz, Azure Cognitive Services – Speech ofrece funcionalidades como reconocimiento de voz en tiempo real, conversión de voz a texto, identificación de hablantes y generación de voz. Estas herramientas son fundamentales en aplicaciones de asistentes virtuales, transcripción de conversaciones y análisis de contenido de audio.
Además de estos servicios, Azure Machine Learning también proporciona capacidades para entrenar modelos personalizados de manera más específica para las necesidades individuales de cada aplicación. Estas herramientas y servicios permiten aplicar la inteligencia artificial en una variedad de casos de uso, desde análisis de texto e imágenes hasta aplicaciones interactivas basadas en voz, todo integrado dentro del entorno escalable y flexible de Azure.
3. Únete a la formación de Azure AI Fundamentals y aprende con nuestros expertos formadores
Accede a la preparación necesaria para enfrentarte a desafíos reales en el mundo de la IA en la nube con la formación AI-900, Azure AI Fundamentals. No pierdas la oportunidad de participar en nuestro webinar subvencionado por Microsoft del día 22 de enero.
