IA en la Nube · Lección 12
¿Qué alcance tiene Azure Machine Learning como plataforma, de forma similar a SageMaker de AWS, dentro del ecosistema de servicios de IA de Microsoft?
Cubre el ciclo de vida completo de machine learning (preparación de datos, entrenamiento de modelos propios, experimentación, despliegue y monitoreo), permitiendo a un equipo construir y operar sus propios modelos personalizados dentro de la infraestructura de Azure
Azure Machine Learning solo puede usarse para acceder a modelos de OpenAI ya entrenados, sin ninguna capacidad real de entrenar modelos propios
Esta plataforma solo puede usarse si el equipo tiene exactamente un único conjunto de datos en total para trabajar
Azure Machine Learning elimina por completo la necesidad de que el equipo tenga cualquier conocimiento de ciencia de datos o ML para poder usarla efectivamente
IA en la Nube · Lección 12
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Permite a un equipo construir y operar sus propios modelos
Revisa: permite a un equipo construir y operar sus propios modelos personalizados.
IA en la Nube · Lección 12
¿Por qué un equipo que necesita entrenar un modelo de predicción específico para su industria particular (con datos propios únicos) necesitaría Azure Machine Learning en vez de solo Azure OpenAI Service?
Pista: Azure OpenAI Service da acceso a modelos generales ya entrenados por OpenAI, pero no está diseñado para entrenar un modelo completamente nuevo con datos propios específicos de una industria particular; Azure Machine Learning sí cubre específicamente ese proceso de entrenamiento personalizado, siendo la herramienta apropiada cuando el objetivo es construir un modelo propio ajustado a un caso muy específico, no usar uno genérico ya existente.
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Azure Machine Learning — plataforma de ML de Microsoft
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