Descripción
Cree e implemente completamente soluciones de aprendizaje automático de extremo a extremo utilizando el Servicio Azure Machine Learning
Características clave:
- Automatice soluciones completas de aprendizaje automático utilizando Microsoft Azure
- Comprenda cómo poner en producción modelos de aprendizaje automático
- Familiarícese con la monitorización, MLOps, aprendizaje profundo, entrenamiento distribuido y aprendizaje por refuerzo
Descripción del libro:
Los científicos de datos que trabajan en la puesta en producción de cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) se enfrentan a una gran cantidad de desafíos en cada paso debido a los innumerables factores involucrados en la implementación y ejecución de modelos de ML. Este libro ofrece soluciones a problemas comunes, explicaciones detalladas de conceptos esenciales e instrucciones paso a paso para poner en producción cargas de trabajo de ML utilizando el servicio Azure Machine Learning. Verá cómo los científicos de datos e ingenieros de ML que trabajan con Microsoft Azure pueden entrenar e implementar modelos de ML a escala poniendo sus conocimientos en práctica con esta guía práctica.
A lo largo del libro, aprenderá a entrenar, registrar y poner en producción modelos de ML utilizando el poder del servicio Azure Machine Learning. Se familiarizará con la puntuación de modelos en tiempo real y por lotes, la explicación de modelos para ganarse la confianza empresarial, la mitigación del sesgo de los modelos y el desarrollo de soluciones utilizando un marco MLOps.
Al final de este libro de Azure Machine Learning, estará listo para crear e implementar soluciones de ML de extremo a extremo en un sistema de producción utilizando el servicio Azure Machine Learning para escenarios en tiempo real.
Lo que aprenderá:
- Entrenar modelos de ML en el servicio Azure Machine Learning
- Construir pipelines de ML de extremo a extremo
- Alojar modelos de ML en puntos finales de puntuación en tiempo real
- Mitigar el sesgo en los modelos de ML
- Aprender a usar un marco MLOps para poner modelos en producción
- Simplificar la explicabilidad del modelo de ML utilizando el servicio Azure Machine Learning y Azure Interpret
Para quién es este libro:
Los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos que desean pasar a roles de ingeniería de ML encontrarán este libro de AMLS útil. La familiaridad con el ecosistema de Azure ayudará a comprender los conceptos cubiertos.
Autor: Sina Fakhraee, Balamurugan Balakreshnan, Megan Masanz
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 20/01/2023
Páginas: 362
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.37 libras
Tamaño: 9.25 pulgadas de alto x 7.50 pulgadas de ancho x 0.75 pulgadas de profundidad
ISBN13: 9781803239309
ISBN10: 1803239301
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de Datos | Modelado y Diseño de Datos
- Computadoras | Procesamiento de Imágenes
- Computadoras | Inteligencia Artificial | Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones
Este título no es retornable