Azure Machine Learning: Análisis inteligente de datos

Inteligencia Artificial y Machine Learning son dos términos que han llegado para quedarse, cada día son más las empresas que apuestan por estas tecnologías con el fin de automatizar las tareas más repetitivas y encargarse solo de aquellas que son realmente importantes.

Debemos tener en cuenta que Inteligencia artificial y machine learning no están diseñados únicamente para las grandes empresas, sino que todas independientemente de su tamaño, deben orientarse hacia esa nueva transformación. Para ello, Microsoft nos lo pone fácil con Azure Machine Learning.

En el siguiente artículo te explicamos en qué consiste este servicio basado en Microsoft Azure y los múltiples beneficios que puede aportar a tu negocio. ¡Sigue leyendo!

¿Qué es Azure Machine Learning?

Azure Machine Learning es un servicio en la nube que permite acelerar y administrar el ciclo de vida de los proyectos de aprendizaje automático. Está diseñado para que científicos de datos, ingenieros y equipos que implementan MLOps dentro de una empresa hagan que los modelos de aprendizaje automático entren en producción en un entorno seguro y auditable.

Los científicos de datos y los ingenieros de ML encontrarán herramientas para acelerar y automatizar sus flujos de trabajo diarios. Los desarrolladores de aplicaciones encontrarán herramientas para integrar modelos en aplicaciones o servicios. Los desarrolladores de plataformas encontrarán un sólido conjunto de herramientas, respaldado con API duraderas de Azure Resource Manager, para crear herramientas de ML avanzadas.

Normalmente, los proyectos de aprendizaje automático requieren un equipo con conjuntos de aptitudes variados para la creación y el mantenimiento. Azure Machine Learning cuenta con herramientas que permiten la colaboración, como:

• Cuadernos compartidos, recursos de proceso, datos y entornos.
• Seguimiento y capacidad de auditoría que muestra quién realizó cambios y cuándo.
• Control de versiones de recursos.

Azure Machine Learning te proporciona un entorno de trabajo muy visual e intuitivo para poder experimentar con facilidad.

¿Qué tienes que saber para utilizar Azure Machine Learning?

1º-Los módulos: Se tratan de algoritmos que pueden aplicarse sobre los datos, estos módulos pueden tener diferentes funciones y su finalidad es conocer la intención de compra de tus clientes. Azure cuenta con una gran variedad de módulos predefinidos.

Sí tienes experiencia en programación también existe la opción de introducir operaciones más complejas en un proyecto, usando los módulos de scripts Python y R. Esto lo convierte en un servicio bastante flexible, ya que se puede adaptar al grado de experiencia del usuario.

2º- Conjunto de datos: Los conjuntos de datos son la información que hemos cargado previamente en Azure Machine Learning.

Para generar un modelo solo tendremos que arrastrar los conjuntos de datos y los distintos módulos que vayamos a utilizar. A partir de ahí podremos editarlo y ejecutarlo para comprobar el resultado obtenido.

Principales características y beneficios de Azure Machine Learning

La principales características de este servicio son:

• • Acceso a herramientas integradas y a la mayor compatibilidad con bibliotecas y marcos de código abierto.
  • Administra e implementa modelos con un solo clic y contrólalos de forma eficaz con MLOps.
  • Protege los datos y los modelos y, crea soluciones equitativas mejorando la calidad de los modelos.
  • Ejecuta cargas de trabajo de aprendizaje automático en cualquier lugar con gobernanza, seguridad y cumplimiento normativo integrados

Y, además de estas características, aporta muchos otros beneficios:

• Mejora la productividad de la empresa gracias a Estudio, la experiencia de desarrollo que permite realizar todas las tareas del aprendizaje automático para crear, entrenar e implementar modelos.
• Simplifica la implementación y la administración de miles de modelos en el entorno local, el perímetro y entornos multinube con MLOps.
• Aumenta la transparencia de los modelos y mejora su confiabilidad gracias a la funcionalidad de inteligencia artificial responsable.
• Comparte los gráficos explicativos de los modelos con tu equipo para asegurar el cumplimiento normativo.
• Utiliza algoritmos de última generación para probar los modelos en busca de problemas de equidad.
• Compara modelos y toma medidas que reduzcan los problemas. Identifica y resuelve errores en los modelos con el kit de herramientas de análisis de errores para mejorar la precisión.
• Amplía la seguridad en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático con una funcionalidad muy completa que abarca la identidad, la autenticación, los datos, las redes, la supervisión, la gobernanza y el cumplimiento normativo.

Características del servicio para el ciclo de vida completo del aprendizaje automático

• Etiquetado de datos asistido por aprendizaje automático.
• Intercambio sencillo de proceso y kernel, y la edición de cuadernos sin conexión.
• Integración con Azure Synapse Analytics.
• Creación de modelos precisos con rapidez para la clasificación, la regresión y la previsión de series temporales.
• Interpretación de modelos para comprender cómo se creó un modelo.
• Herramienta diseñador para la transformación de datos y el entrenamiento y la evaluación de modelos, o bien para crear y publicar fácilmente canalizaciones de aprendizaje automático.
• Acceso a algoritmos, marcos y entornos de código abierto de aprendizaje de refuerzo.
• Uso de métricas de disparidad e identificación de errores con el kit de herramientas de análisis de errores.
• Paneles personalizados.
• Registro de modelos y pista de auditoría.
• Integración con Git para realizar un seguimiento del trabajo.
• Compatibilidad con Acciones de GitHub para implementar flujos de trabajo de ML.
• Puntos de conexión administrados.
• Proceso con escalabilidad automática.
• Compatibilidad con entornos híbridos y multinube.
• Seguridad de nivel empresarial.

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