Entrena y Rastrea Modelos de Machine Learning con MLflow en Fabric

La gestión de experimentos de machine learning puede volverse caótica rápidamente sin una forma sistemática de rastrear parámetros, métricas y modelos. Este curso te enseña a poner orden en tu flujo de trabajo de ciencia de datos aprovechando MLflow dentro del entorno de Fabric. Pasarás del seguimiento manual a un flujo de trabajo automatizado y reproducible, aprendiendo a registrar ejecuciones, comparar el rendimiento de los modelos y registrar tus mejores modelos. Lo que aprenderás: 1. Comprender los conceptos fundamentales de seguimiento de machine learning y la arquitectura de MLflow. 2. Configurar notebooks de Fabric para registrar parámetros, métricas y artefactos. 3. Entrenar modelos de machine learning y rastrear su rendimiento. 4. Comparar múltiples ejecuciones de experimentos para identificar las configuraciones de mejor rendimiento. 5. Registrar y versionar tus modelos entrenados dentro del espacio de trabajo de Fabric. 6. Aplicar prácticas de codificación limpias para garantizar experimentos reproducibles. El curso comienza con terminología esencial y configuración, guiándote a través de conceptos básicos de seguimiento antes de pasar a ejemplos de notebooks y registro de modelos. Aprenderás a través de explicaciones escritas, fragmentos de código claros y escenarios prácticos. Este curso está diseñado para principiantes, aspirantes a científicos de datos y desarrolladores que son nuevos en MLflow o Fabric, sin requerir experiencia previa en seguimiento de experimentos. Comienza a organizar tus experimentos de machine learning y construye una base sólida en MLOps hoy mismo.