<aside> 💡 Azure Machine Learning Servicio para realizar predicciones conectándonos a datos para entrenar también para probar modelos ML y para proteger los datos.

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Características:

• PaaS
• Entorno para desarrollar, entrenar, testear, desplegar, administrar y seguimiento a mis modelos de ML
• Plataforma de aprendizaje automático y también se puede usar aprendizaje profundo
• En aprendizaje profundo este servicio opera con PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, Jupiter Notebooks, Herramientas de VS Code for Artificial Intelligence, etc
• Ofrece control completo del diseño y entrenamiento de algoritmos
• Ofrece un entorno en la nube para entrenar, implementar, automatizar, administrar y realizar un seguimiento de los modelos de aprendizaje automático
• Es posible entrenar modelos a través de Python, R o por Machine Learning Studio (Sin necesidad de escribir código)

<aside> 💡 Azure Machine Learning Studio Es un workspace colaborativo drag-and-drop.

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Características:

• Muy visual
• No hay necesitar de escribir código ya que es como programación por bloques
• Puedes subir, desplegar y probar soluciones de ML
• Ideal para personas que estan teniendo acercamiento a ML
• Tiene algoritmos pre-construidos y pre-configurados listos para consumirse
• Probar si los algoritmos son lo que necesito en mi solución
• Azure Machine Learning Studio me entrega mucho menos control sobre los algoritmos que Azure ML Service