AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals Exámenes de práctica

🤖 Capacidades del aprendizaje automático automatizado en Azure Machine Learning:

• Automatización de procesos de IA: Permite a los usuarios crear, entrenar y desplegar modelos de IA con facilidad y sin necesidad de tener un conocimiento profundo en los aspectos técnicos subyacentes.
• Gestión de la vida del ciclo de datos: Azure Machine Learning ofrece herramientas para el monitoreo, la revisión y el control de versiones de los experimentos y modelos.
• Infraestructura configurable: Proporciona recursos computacionales y almacenamiento escalables que se pueden ajustar según las necesidades del proyecto.
• Integración con otros servicios de Azure: Permite la combinación de IA con otros servicios de Azure, como IoT o Big Data, para crear soluciones integradas.
• Seguridad y cumplimiento: Ofrece características de seguridad y privacidad para cumplir con las regulaciones de datos.
• Colaboración y trabajo en equipo: Facilita el trabajo colaborativo entre equipos multidisciplinarios a través del compartamento de recursos y experimentos.

🎥 Servicios informáticos y de datos para la ciencia de datos y el aprendizaje automático en Azure:

• Almacenamiento y gestión de datos: Servicios como Azure Data Lake y Azure Blob Storage para almacenar grandes volúmenes de datos.
• Procesamiento de datos: Herramientas como Azure Databricks para procesar y analizar datos en escala.
• Interfaz de usuario para el análisis de datos: Azure Synapse Analytics y Power BI para la visualización y exploración de datos.
• Plataformas de desarrollo y código: GitHub y Azure DevOps para el control de versiones y la integración/entrega continuos.

🌈 Capacidades de implementación y administración de modelos en Azure Machine Learning:

• Entrenamiento de modelos: Facilita el entrenamiento de modelos utilizando un conjunto de herramientas y APIs.
• Evaluación y validación: Proporciona mecanismos para evaluar el desempeño de los modelos y realizar ajustes necesarios.
• Despliegue automatizado: Permite desplegar los modelos entrenados como servicios web con un clic, facilitando su integración en aplicaciones.
• Monitoreo y actualización: Ofrece herramientas para monitorear el rendimiento del modelo en producción y reentrenarlo si es necesario.

👁‍🗨️ Características de las cargas de trabajo de visión por computadora en Azure:

• Clasificación de imágenes: Identifica y clasifica objetos dentro de las imágenes.
• Detección de objetos: Localiza y anota objetos específicos en imágenes o videos.
• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): Convierte imágenes con texto escrito a texto selectable y copiable.
• Detección y análisis facial: Identifica rostros y puede clasificarlos, detectar emociones o realizar verificación biométrica.

📱 Ejemplos de servicios y API de Azure para visión por computadora:

• Azure Computer Vision API: Ofrece capacidades avanzadas para trabajar con imágenes e inteligencia visual.
• Azure Custom Vision: Permite crear modelos personalizados para la clasificación de imágenes.
• Azure Face API: Reconoce, busca y analiza rostros en imágenes e historial de video.
• Azure Video Annotation: Automatiza el proceso de anotación de videos con Azure Machine Learning.

🧠 Importancia del aprendizaje automático automatizado y las habilidades prácticas:

El conocimiento en IA se está convirtiendo en una habilidad valiosa en muchas industrias. Los profesionales que pueden aplicar eficientemente el aprendizaje automático y la automatización de Azure Machine Learning son cada vez más demandados. Este curso, como parte del plan de estudios del certificado de Azure Data Engineer Associate, proporciona a los estudiantes las habilidades prácticas necesarias para implementar soluciones de IA en el entorno de Microsoft Azure. Con el enfoque en la automatización y la gestión de la vida del ciclo del modelo, los estudiantes estarán preparados para enfrentar los desafíos reales de la IA a gran escala y en diferentes contextos de negocio.