Creando tu primer ambiente de
AI en Azure
Ing. Eduardo Castro, PhD
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* Harvard Business Review (2019), Comprender por qué las estrategias analíticas se quedan cortas para algunos, pero no para otros
Analytics & AI es la inversión n. ° 1 para los líderes
empresariales, sin embargo, luchan por maximizar el ROI
80%
están luchando
para convertirse en
usuarios maduros de
datos *
55%
existen silos de datos y las
dificultades de gestión de
datos como obstáculos *
?
Manténgase al frente de la curva con
Inteligencia Artificial
Aplicaciones
de negocios
Aplicaciones
personaliza
das
Sensores
Y
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Personas
Automatizado
Sistemas
Datos Inteligencia
Plataforma de
Inteligencia Artificial
Acción
Aplicaciones
Modelos analíticos
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entrenamiento
Databricks
HDInsight
Data Lake Analytics
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Blobs
Data Lake
Carga de datos Almacenamiento
Data Factory
(Data movement, pipelines & orchestration)
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Inteligencia para
la transformación
digital
Análisis de datos en Azure
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10
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SQL
Kafka
Aprendizaje automático en Azure
Modelos preentrenados específicos de dominio
Para reducir el tiempo de desarrollo
Azure
Databricks
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Learning VMs
Frameworks Populares
Para crear soluciones de aprendizaje automático y aprendizaje
profundo
TensorFlow
PyTorch ONNX
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Servicios Productivos
Para potenciar a los equipos de desarrollo y ciencia de datos
Hardware potente
Para acelerar el aprendizaje profundo
Scikit-Learn
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Herramientas de ciencia de datos familiares
Para simplificar el desarrollo de modelos Visual Studio Code Command line
CPU GPU FPGA
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning Service
Set of Azure
Cloud Services
Python
SDK
✓ Preparar datos
✓ Crear modelos
✓ Entrenar modelos
✓ Administrar modelos
✓ Experimentos de
seguimiento
✓ Implementar
modelos
Eso le permite:
Herramientas de Machine Learning de
Microsoft
12
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13
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Auto ML
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Auto ML
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Azure Machine Learning Service
Conjunto de
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✓ Implementar
modelos
That enables you to:
Managed Compute
Capacitación distribuida sobre proceso
administrado
Gather
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Secure Access
Scale resources
Schedule jobs
Dependencies and Containers
Provision VM clusters
Distribute data
Handling failures
Poderosa Infraestructura
•Acelerar el aprendizaje profundo
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Serie D, F, L, M, H
CPUs
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GPUs FPGAs
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Serie N
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especializado
Proyecto Brainwave
Compatibilidad con escenarios de clasificación y reconocimiento de imágenes
ResNet 50, ResNet 152, VGG-16, SSD-VGG, DenseNet-121
NUEVAS ACTUALIZACIONES DE FPGA:
Azure Machine Learning Pipelines
Azure Machine Learning Pipelines
Preparar
datos
Construir y entrenar
modelos
Implementar y
predecir
Data storage
locations
Data ingestion
Data Preparation Model building & training Model deployment
Normalization
Transformation
Validation
Featurization
Hyper-parameter tuning
Automatic model selection
Model testing
Model validation
Deployment
Batch scoring
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Implementar y
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Gracias!!!

Creando tu primer ambiente de AI en Azure ML y SQL Server

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    Creando tu primerambiente de AI en Azure Ing. Eduardo Castro, PhD
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    * Harvard BusinessReview (2019), Comprender por qué las estrategias analíticas se quedan cortas para algunos, pero no para otros Analytics & AI es la inversión n. ° 1 para los líderes empresariales, sin embargo, luchan por maximizar el ROI 80% están luchando para convertirse en usuarios maduros de datos * 55% existen silos de datos y las dificultades de gestión de datos como obstáculos * ?
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    Manténgase al frentede la curva con Inteligencia Artificial Aplicaciones de negocios Aplicaciones personaliza das Sensores Y Dispositivos Personas Automatizado Sistemas Datos Inteligencia Plataforma de Inteligencia Artificial Acción Aplicaciones
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    Modelos analíticos Preparación y entrenamiento Databricks HDInsight DataLake Analytics Aplicaciones pesonalizadas Blobs Data Lake Carga de datos Almacenamiento Data Factory (Data movement, pipelines & orchestration) Machine Learning Cosmos DB SQL Data Warehouse Analysis Services Sensores y dispositivos Event Hub IoT Hub SQL Database Dashboards analíticos Aplicaciones predictivas Reportes operacionales Inteligencia para la transformación digital Análisis de datos en Azure Aplicaciones de negocio 10 01 SQL Kafka
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    Aprendizaje automático enAzure Modelos preentrenados específicos de dominio Para reducir el tiempo de desarrollo Azure Databricks Machine Learning VMs Frameworks Populares Para crear soluciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo TensorFlow PyTorch ONNX Azure Machine Learning Language Speech … Search Vision Servicios Productivos Para potenciar a los equipos de desarrollo y ciencia de datos Hardware potente Para acelerar el aprendizaje profundo Scikit-Learn PyCharm Jupyter Herramientas de ciencia de datos familiares Para simplificar el desarrollo de modelos Visual Studio Code Command line CPU GPU FPGA
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    Azure Machine LearningService Set of Azure Cloud Services Python SDK ✓ Preparar datos ✓ Crear modelos ✓ Entrenar modelos ✓ Administrar modelos ✓ Experimentos de seguimiento ✓ Implementar modelos Eso le permite:
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    Herramientas de MachineLearning de Microsoft 12
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    Azure Machine LearningService Conjunto de servicios en la nube de Azure Python SDK ✓ Preparar datos ✓ Crear modelos ✓ Entrenar modelos ✓ ✓ Administrar modelos ✓ Experimentos de seguimiento ✓ Implementar modelos That enables you to:
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    Capacitación distribuida sobreproceso administrado Gather results Secure Access Scale resources Schedule jobs Dependencies and Containers Provision VM clusters Distribute data Handling failures
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    Poderosa Infraestructura •Acelerar elaprendizaje profundo • Aprendizaje automático de propósito general Serie D, F, L, M, H CPUs Optimized for flexibility Optimized for performance GPUs FPGAs Aprendizaje profundo Serie N Aprendizaje profundo acelerado por hardware especializado Proyecto Brainwave Compatibilidad con escenarios de clasificación y reconocimiento de imágenes ResNet 50, ResNet 152, VGG-16, SSD-VGG, DenseNet-121 NUEVAS ACTUALIZACIONES DE FPGA:
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    Azure Machine LearningPipelines Preparar datos Construir y entrenar modelos Implementar y predecir Data storage locations Data ingestion Data Preparation Model building & training Model deployment Normalization Transformation Validation Featurization Hyper-parameter tuning Automatic model selection Model testing Model validation Deployment Batch scoring
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    Data storage locations Data ingestion DataPreparation Model building & training Model deployment Normalization Transformation Validation Featurization Hyper-parameter tuning Automatic model selection Model testing Model validation Deployment Batch scoring Normalization Transformation Validation Featurization Hyper-parameter tuning Automatic model selection Model testing Testing error Azure Machine Learning Pipelines Preparar datos Construir y entrenar modelos Implementar y predecir
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    Data storage locations Data ingestion DataPreparation Model building & training Model deployment Normalization Transformation Validation Featurization Hyper-parameter tuning Automatic model selection Model testing Model validation Deployment Batch scoring Normalization Transformation Validation Featurization Hyper-parameter tuning Automatic model selection Model testing Testing error Model testing Model validation Deployment Batch scoring Error resolved Azure Machine Learning Pipelines Preparar datos Construir y entrenar modelos Implementar y predecir
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