Dominio de Azure Machine Learning: Realice aprendizaje automático avanzado de extremo a extremo a gran escala en la nube con Microsoft Azure ML

Opiniones de los lectores

Las reseñas del libro sobre Azure Machine Learning presentan una mezcla de opiniones. Muchos usuarios aprecian su exhaustiva cobertura de los conceptos de aprendizaje automático y el uso práctico de Azure, mientras que algunos lo critican por ser demasiado básico o estar mal escrito.

Cobertura exhaustiva de los servicios de Azure Machine Learning, explicaciones claras, ejemplos prácticos con código Python, buena fluidez de conceptos, útil tanto para científicos de datos como para ingenieros de ML, guía de implementación detallada, incluye marcos avanzados para visión por computador y NLP.

Algunos encuentran el libro demasiado básico o falto de profundidad, lenguaje informal, detalles mínimos sobre la configuración de entornos Azure complejos, un revisor lo etiquetó como escaso y con información aleatoria.

(basado en 6 opiniones de lectores)

Título original:

Mastering Azure Machine Learning: Perform large-scale end-to-end advanced machine learning on the cloud with Microsoft Azure ML

Contenido del libro:

Dominar las técnicas de expertos para la construcción automatizada y altamente escalable de extremo a extremo los modelos de aprendizaje automático y tuberías en Azure utilizando TensorFlow, Spark, y Kubernetes.

Características principales

⬤ Dar sentido a los datos en la nube mediante la implementación de análisis avanzados.

⬤ Entrene y optimice modelos avanzados de aprendizaje profundo de manera eficiente en Spark utilizando Azure Databricks.

⬤ Despliegue modelos de aprendizaje automático para la puntuación por lotes y en tiempo real con Azure Kubernetes Service (AKS).

Descripción del libro

El aumento que se está observando en el volumen de datos hoy en día requiere sistemas distribuidos, algoritmos potentes e infraestructura de nube escalable para computar insights y entrenar e implementar modelos de machine learning (ML). Este libro le ayudará a mejorar sus conocimientos sobre la creación de modelos de ML utilizando Azure y tuberías de ML de extremo a extremo en la nube.

El libro comienza con una visión general de un proyecto ML de extremo a extremo y una guía sobre cómo elegir el servicio Azure adecuado para diferentes tareas ML. A continuación, se centra en Azure ML y te lleva a través del proceso de experimentación de datos, preparación de datos e ingeniería de características utilizando Azure ML y Python. Aprenderás técnicas avanzadas de extracción de características utilizando el procesamiento del lenguaje natural (NLP), técnicas clásicas de ML y los secretos de un gran motor de recomendación y un modelo de visión por ordenador de alto rendimiento utilizando métodos de aprendizaje profundo. También explorará cómo entrenar, optimizar y ajustar modelos utilizando Azure AutoML e HyperDrive, y realizar un entrenamiento distribuido en Azure ML. A continuación, aprenderás diferentes técnicas de despliegue y monitorización utilizando Azure Kubernetes Services con Azure ML, junto con los fundamentos de MLOps--DevOps para ML para automatizar tu proceso de ML como CI/CD pipeline.

Al final de este libro, habrás dominado Azure ML y serás capaz de diseñar, construir y operar con confianza pipelines ML escalables en Azure.

Lo que aprenderá

⬤ Configurar su espacio de trabajo Azure ML para la experimentación y visualización de datos.

⬤ Realizar ETL, preparación de datos y extracción de características utilizando las mejores prácticas de Azure.

⬤ Implementar la extracción de características avanzadas utilizando NLP e incrustaciones de palabras.

⬤ Entrenar conjuntos de árboles potenciados por gradiente, motores de recomendación y redes neuronales profundas en Azure ML.

⬤ Utilizar el ajuste de hiperparámetros y AutoML para optimizar sus modelos de ML.

⬤ Implementar ML distribuido en clusters GPU usando Horovod en Azure ML.

⬤ Implemente, opere y gestione sus modelos ML a escala.

⬤ Automatice su proceso ML de extremo a extremo como tuberías CI/CD para MLOps.

A quién va dirigido este libro

Este libro de aprendizaje automático es para profesionales de datos, analistas de datos, ingenieros de datos, científicos de datos o desarrolladores de aprendizaje automático que desean dominar las arquitecturas escalables de aprendizaje automático basadas en la nube en Azure. Este libro le ayudará a utilizar los servicios avanzados de Azure para crear aplicaciones inteligentes de aprendizaje automático. Es obligatorio tener conocimientos básicos de Python y de aprendizaje automático.