¿Qué es Azure Machine Learning?What is Azure Machine Learning?

En este artículo, obtendrá información sobre Azure Machine Learning, un entorno en la nube que puede usar para entrenar, implementar, automatizar, administrar y realizar un seguimiento de los modelos de aprendizaje automático.In this article, you learn about Azure Machine Learning, a cloud-based environment you can use to train, deploy, automate, manage, and track ML models.

Azure Machine Learning se puede usar para todos los tipos de aprendizaje automático, desde el clásico hasta el aprendizaje profundo, supervisado y no supervisado.Azure Machine Learning can be used for any kind of machine learning, from classical ml to deep learning, supervised, and unsupervised learning. Independientemente de que prefiera escribir código de Python o de R con el SDK o trabajar con las opciones de los tipos sin código/código bajo en Studio, puede crear, entrenar y realizar un seguimiento de los modelos tanto de aprendizaje automático como de aprendizaje profundo en un área de trabajo de Azure Machine Learning.Whether you prefer to write Python or R code with the SDK or work with no-code/low-code options in the studio, you can build, train, and track machine learning and deep-learning models in an Azure Machine Learning Workspace.

Comience a entrenar en su máquina local y luego escale horizontalmente a la nube.Start training on your local machine and then scale out to the cloud.

El servicio también interopera con herramientas aprendizaje profundo y de código abierto populares, como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn y Ray RLlib.The service also interoperates with popular deep learning and reinforcement open-source tools such as PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, and Ray RLlib.

Sugerencia

Evaluación gratuitaFree trial! Si no tiene una suscripción a Azure, cree una cuenta gratuita antes de empezar.If you don’t have an Azure subscription, create a free account before you begin. Pruebe hoy mismo la versión gratuita o de pago de Azure Machine Learning.Try the free or paid version of Azure Machine Learning today. Puede obtener créditos para gastarlos en servicios de Azure.You get credits to spend on Azure services. Después de que se agoten los créditos, puede mantener la cuenta y usar los servicios gratuitos de Azure.After they're used up, you can keep the account and use free Azure services. No se le realizará ningún cargo en su tarjeta de crédito a menos que cambie explícitamente la configuración y lo solicite.Your credit card is never charged unless you explicitly change your settings and ask to be charged.

¿Qué es el aprendizaje automático?What is machine learning?

El aprendizaje automático es una técnica de ciencia de datos que permite a los equipos utilizar datos existentes para prever tendencias, resultados y comportamientos futuros.Machine learning is a data science technique that allows computers to use existing data to forecast future behaviors, outcomes, and trends. Mediante el aprendizaje automático, los equipos aprenden sin necesidad de programarlos explícitamente.By using machine learning, computers learn without being explicitly programmed.

Las previsiones o predicciones del aprendizaje automático pueden hacer que las aplicaciones y los dispositivos sean más inteligentes.Forecasts or predictions from machine learning can make apps and devices smarter. Por ejemplo, cuando compra en línea, el aprendizaje automático ayuda a recomendar otros productos según lo que haya adquirido.For example, when you shop online, machine learning helps recommend other products you might want based on what you've bought. O, cuando pasa su tarjeta de crédito, el aprendizaje automático compara la transacción con una base de datos de transacciones y ayuda a detectar fraudes.Or when your credit card is swiped, machine learning compares the transaction to a database of transactions and helps detect fraud. Y cuando la aspiradora robot aspira una sala, el aprendizaje automático le ayuda a decidir si se ha terminado el trabajo.And when your robot vacuum cleaner vacuums a room, machine learning helps it decide whether the job is done.

Herramientas de aprendizaje automático que se ajustan a cada tareaMachine learning tools to fit each task

Azure Machine Learning proporciona todas las herramientas que los desarrolladores y científicos de datos necesitan para sus flujos de trabajo de aprendizaje automático, entre las que se incluyen:Azure Machine Learning provides all the tools developers and data scientists need for their machine learning workflows, including:

Incluso puede usar MLflow para realizar un seguimiento de las métricas e implementar modelos o Kubeflow para compilar canalizaciones de flujo de trabajo de un extremo a otro.You can even use MLflow to track metrics and deploy models or Kubeflow to build end-to-end workflow pipelines.

Creación de modelos de aprendizaje automático en Python o RBuild ML models in Python or R

Empiece a entrenar en su máquina local mediante el SDK de Python o el SDK de R para Azure Machine Learning.Start training on your local machine using the Azure Machine Learning Python SDK or R SDK. Luego, puede escalar horizontalmente a la nube.Then, you can scale out to the cloud.

Con muchos destinos de proceso disponibles, por ejemplo, los procesos de Azure Machine Learning y Azure Databricks, y con los servicios avanzados de ajuste de hiperparámetros, puede compilar mejores modelos de forma más rápida gracias al potencial de la nube.With many available compute targets, like Azure Machine Learning Compute and Azure Databricks, and with advanced hyperparameter tuning services, you can build better models faster by using the power of the cloud.

También puede automatizar el entrenamiento y optimización del modelo mediante el SDK.You can also automate model training and tuning using the SDK.

Creación de modelos de Machine Learning en StudioBuild ML models in the studio

Azure Machine Learning Studio es un portal web de Azure Machine Learning para las opciones de los tipos código bajo y sin código del entrenamiento, la implementación y la administración de recursos.Azure Machine Learning studio is a web portal in Azure Machine Learning for low-code and no-code options for model training, deployment, and asset management. Studio se integra con el SDK de Azure Machine Learning para ofrecer una experiencia sin problemas.The studio integrates with the Azure Machine Learning SDK for a seamless experience. Para más información, consulte el artículo en el que se explica qué es Azure Machine Learning Studio.For more information, see What is Azure Machine Learning studio.

MLOps: Administración de la implementación y del ciclo de vidaMLOps: Deploy & lifecycle management

Cuando tenga el modelo adecuado, podrá usarlo fácilmente en un servicio web, en un dispositivo de IoT o en Power BI.When you have the right model, you can easily use it in a web service, on an IoT device, or from Power BI. Para más información, consulte el artículo sobre cómo y dónde llevar a cabo la implementación.For more information, see the article on how to deploy and where.

Luego, puede administrar los modelos implementados mediante el SDK de Azure Machine Learning para Python, Azure Machine Learning Studio o la CLI de Machine Learning.Then you can manage your deployed models by using the Azure Machine Learning SDK for Python, Azure Machine Learning studio, or the machine learning CLI.

Se pueden usar estos modelos para que devuelvan predicciones en tiempo real o de forma asincrónica para grandes cantidades de datos.These models can be consumed and return predictions in real time or asynchronously on large quantities of data.

Y con las canalizaciones de aprendizaje automático avanzadas, puede colaborar en cada paso desde la preparación de datos, el entrenamiento y la evaluación de modelos hasta su implementación.And with advanced machine learning pipelines, you can collaborate on each step from data preparation, model training and evaluation, through deployment. Las canalizaciones permiten:Pipelines allow you to:

  • Automatizar el proceso de aprendizaje automático de un extremo a otro en la nubeAutomate the end-to-end machine learning process in the cloud
  • Reutilizar los componentes y volver a ejecutar los pasos cuando sea necesarioReuse components and only rerun steps when needed
  • Usar recursos de proceso diferentes en cada pasoUse different compute resources in each step
  • Ejecutar tareas de puntuación por lotesRun batch scoring tasks

Si desea usar scripts para automatizar el flujo de trabajo de aprendizaje automático, la CLI de Machine Learning proporciona herramientas de línea de comandos que realizan tareas comunes, como el envío de una ejecución de entrenamiento o la implementación de un modelo.If you want to use scripts to automate your machine learning workflow, the machine learning CLI provides command-line tools that perform common tasks, such as submitting a training run or deploying a model.

Para comenzar a usar Azure Machine Learning, consulte la sección Pasos siguientes.To get started using Azure Machine Learning, see Next steps.

Integración con otros serviciosIntegration with other services

Azure Machine Learning funciona con otros servicios de la plataforma Azure y también se integra con herramientas de código abierto como Git y MLFlow.Azure Machine Learning works with other services on the Azure platform, and also integrates with open source tools such as Git and MLFlow.

Comunicaciones segurasSecure communications

La cuenta de Azure Storage, los destinos de proceso y otros recursos se pueden usar de forma segura dentro de una red virtual para entrenar modelos y realizar la inferencia.Your Azure Storage account, compute targets, and other resources can be used securely inside a virtual network to train models and perform inference. Para más información, consulte Información general sobre aislamiento y privacidad de redes virtuales.For more information, see Virtual network isolation and privacy overview.

Pasos siguientesNext steps