Azure Machine Learning es una plataforma en la nube diseñada para científicos de datos, ingenieros de ML y desarrolladores que necesitan crear, entrenar y desplegar modelos de machine learning a gran escala. Admite una amplia variedad de casos de uso, desde ML tradicional hasta inteligencia artificial generativa, y es adecuada para organizaciones de cualquier tamaño. Entre sus funciones principales se incluyen AutoML, un diseñador visual sin código y herramientas MLOps para gestionar todo el ciclo de vida del modelo.

¿Cuáles son las funciones principales de Azure Machine Learning?

AutoML para desarrollo automatizado de modelos

AutoML automatiza el entrenamiento y ajuste de modelos, facilitando la creación de soluciones precisas sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

• Preprocesamiento de datos: manejo automático de valores nulos, variables categóricas y escalado.

• Selección de modelos: evaluación de múltiples algoritmos para encontrar el mejor.

• Ajuste de hiperparámetros: optimización automática para mejorar el rendimiento.

Diseñador visual sin necesidad de código

El diseñador visual permite crear modelos ML mediante una interfaz de arrastrar y soltar, sin escribir una línea de código, ideal para perfiles no técnicos.

• Módulos preconstruidos: para transformación de datos, entrenamiento y evaluación.

• Creación de pipelines: flujos de trabajo completos diseñados de forma visual.

• Integración Azure: conexión directa con servicios de almacenamiento y despliegue.

Herramientas MLOps para el ciclo de vida del modelo

Azure ML incluye un conjunto completo de herramientas MLOps para gestionar modelos desde su desarrollo hasta su monitoreo en producción.

• Integración CI/CD: soporte para GitHub Actions, Azure DevOps, entre otros.

• Monitoreo de modelos: seguimiento del rendimiento y detección de desviaciones.

• Gobernanza: control de accesos y trazabilidad para cumplir requisitos regulatorios.

Compatibilidad con frameworks de código abierto

Azure Machine Learning es compatible con frameworks y lenguajes populares del ecosistema open source, ofreciendo flexibilidad en el desarrollo.

• Frameworks: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, entre otros.

• Lenguajes: Python, R, .NET.

• Interoperabilidad: integración fluida con herramientas y flujos de trabajo existentes.

¿Por qué elegir Azure Machine Learning?

• Herramientas completas: cubre todo el ciclo de vida del ML.

• Alta escalabilidad: útil tanto para pruebas iniciales como para despliegues en producción.

• Flexibilidad tecnológica: compatible con múltiples frameworks y lenguajes.

• Integración fluida: se conecta fácilmente con servicios Azure y herramientas externas.

• Seguridad empresarial: control de acceso, auditoría y certificaciones de cumplimiento.