Episodio

Análisis de características de MLOps: administración de recursos, artefactos y código

AI Show

En este vídeo, aprenderá por qué y cómo realizar un seguimiento de los recursos y el código que va a crear en un flujo de trabajo de aprendizaje automático de un extremo a otro.

Vaya a: 

• [01:20] Cómo realizar un seguimiento de los recursos y artefactos
• [04:20] Demostración: cómo realizar un seguimiento del código
• [05:58] Por qué es importante administrar conjuntos de datos y demostración

Para obtener más información:

• MLOps: Administración, implementación y supervisión de modelos con Azure Machine Learning.
• Acceso a datos en Azure Machine Learning
• Tutorial del cuaderno que se muestra en el vídeo
• Integración de Git

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• Creación de una cuenta gratuita (Azure) 
• Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático  .
• Introducción a Machine Learning

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