{"id":2795,"date":"2015-05-06T05:00:00","date_gmt":"2015-05-06T08:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/?p=2795"},"modified":"2015-05-06T19:12:43","modified_gmt":"2015-05-06T22:12:43","slug":"free-ebook-microsoft-azure-essentials-azure-machine-learning-ebook","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/?p=2795","title":{"rendered":"Free eBook – Microsoft Azure Essentials: Azure Machine Learning {eBook}"},"content":{"rendered":"

\"ebook_azure\"<\/a> Estamos felices de anunciar el lanzamiento de nuestro nuevo ebook gratuito, Microsoft Azure Esencial: Azure Machine Learning (ISBN 9780735698178), por Jeff Barnes. Este es el tercer libro electr\u00f3nico en la de Microsoft Press gratuita serie Microsoft Azure Essentials.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n encontrar\u00e1 el ebook Pr\u00f3logo, por Scott Guthrie, vicepresidente ejecutivo del grupo de Nubes y la Empresa de Microsoft, as\u00ed como algunas secciones \u00fatiles de su introducci\u00f3n. Disfrute!<\/p>\n

Download as PDF file<\/a>.<\/h3>\n

Prefacio<\/h2>\n

Estoy encantado de poder compartir estos libros electr\u00f3nicos de Microsoft Azure Esencial con usted.  El poder que Microsoft Azure le da es emocionante, pero no imposible de Microsoft.  Muchos no se dan cuenta que Microsoft ha sido la construcci\u00f3n y gesti\u00f3n de centros de datos durante m\u00e1s de 25 a\u00f1os.  Hoy en d\u00eda, los centros de datos en la nube de la compa\u00f1\u00eda proporcionan la infraestructura b\u00e1sica y las tecnolog\u00edas fundamentales para sus servicios en l\u00ednea m\u00e1s de 200, incluyendo Bing, MSN, Office 365, Xbox Live, Skype, onedrive, y, por supuesto, Microsoft Azure.  La infraestructura se compone de muchos cientos de miles de servidores, redes de distribuci\u00f3n de contenido, nodos de computaci\u00f3n borde y redes de fibra \u00f3ptica.  Azure est\u00e1 construida y gestionada por un equipo de expertos que trabajan 24x7x365 para apoyar los servicios de millones de negocios y la vida de los clientes y trabajadores de todo el mundo. <\/p>\n

Hoy en d\u00eda, Azure est\u00e1 disponible en 141 pa\u00edses, entre ellos China, y es compatible con 10 idiomas y 19 monedas, todo ello respaldado por 15000 millones d\u00f3lares de inversi\u00f3n de Microsoft en la infraestructura del centro de datos global.  Azure est\u00e1 invirtiendo continuamente en las \u00faltimas tecnolog\u00edas de infraestructura, con un enfoque en la alta confiabilidad, excelencia operativa, rentabilidad, sostenibilidad del medio ambiente, y una experiencia en l\u00ednea confiable para los clientes y socios de todo el mundo.
Microsoft Azure trae tantos servicios al alcance de la mano de una manera confiable, segura y ambientalmente sostenible.  Usted puede hacer cosas inmensas con Azure, como crear una sola m\u00e1quina virtual con 32 TB de almacenamiento de conducir m\u00e1s de 50.000 IOPS o utilizan cientos de miles de n\u00facleos de CPU para resolver sus problemas computacionales m\u00e1s dif\u00edciles. <\/p>\n

Tal vez usted necesita para convertir cargas de trabajo dentro y fuera de, o tal vez su empresa est\u00e1 creciendo r\u00e1pidamente!  Algunas compa\u00f1\u00edas tienen cargas de trabajo con estallido impredecible, mientras que los dem\u00e1s sepan cuando est\u00e1n a punto de recibir una afluencia de tr\u00e1fico.  Usted s\u00f3lo paga por lo que usa, y Azure est\u00e1 dise\u00f1ado para trabajar con los modelos de cloud computing com\u00fan. <\/p>\n

De Windows a Linux, SQL para NoSQL, Gesti\u00f3n de Tr\u00e1fico de redes virtuales, servicios en la nube a los sitios Web y m\u00e1s all\u00e1, tenemos mucho que compartir con ustedes en los pr\u00f3ximos meses y a\u00f1os. <\/p>\n

Espero que disfruten de esta serie de Microsoft Azure Fundamentos de Microsoft Press.  Los tres primeros libros electr\u00f3nicos cubren fundamentos de Azure, Azure Automatizaci\u00f3n y Azure Machine Learning.  Y espero que disfrutar de la vida y el trabajo con Microsoft Azure tanto como nosotros lo hacemos. <\/p>\n

De Scott Guthrie
  Vicepresidente Ejecutivo
  Nube y el grupo empresarial, Microsoft Corporation <\/p>\n

Introducci\u00f3n <\/h2>\n

Aprendizaje Autom\u00e1tico Azure de Microsoft (ML) es un servicio que un desarrollador puede utilizar para construir modelos predictivos de an\u00e1lisis (utilizando conjuntos de datos de entrenamiento de una variedad de fuentes de datos) y luego f\u00e1cilmente implementar esos modelos para el consumo como los servicios de cloud web.  Azure ML Studio proporciona una gran funcionalidad para soportar muchos escenarios de flujo de trabajo de extremo a extremo para la construcci\u00f3n de modelos predictivos, de f\u00e1cil acceso a las fuentes de datos comunes, ricas herramientas de exploraci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de datos, aplicaci\u00f3n de algoritmos ML populares y potente modelo de evaluaci\u00f3n, experimentaci\u00f3n y web publicaci\u00f3n utillaje. <\/p>\n

Este ebook presentar\u00e1 una visi\u00f3n general de la teor\u00eda y los principios de ciencia de datos moderno, el flujo de trabajo asociado, y luego cubrir algunos de los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s comunes en uso hoy en d\u00eda.  Vamos a construir una variedad de an\u00e1lisis predictivo de los modelos a partir de datos del mundo real, evaluar varios algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico diferentes y estrategias de modelado, y luego implementar los modelos terminados como servicio web de aprendizaje autom\u00e1tico en Azure en cuesti\u00f3n de minutos.  El libro tambi\u00e9n se expandir\u00e1 en un Azure Machine Learning ejemplo modelo predictivo de trabajo para explorar los tipos de cliente y servidor de aplicaciones que se pueden crear para consumir servicios web Azure Machine Learning. <\/p>\n

Los escenarios y ejemplos de extremo a extremo en este libro est\u00e1n destinados a proporcionar suficiente informaci\u00f3n para que usted comience r\u00e1pidamente aprovechando las capacidades de Azure ML Studio y luego f\u00e1cilmente ampliar los escenarios de ejemplo para crear sus propios experimentos potentes anal\u00edticas predictivas.  El libro concluye con todos los detalles sobre c\u00f3mo aplicar t\u00e9cnicas de "aprendizaje continuo" para programaci\u00f3n "readaptar" modelos predictivos Azure ML sin ninguna intervenci\u00f3n humana. <\/p>\n

Qui\u00e9n deber\u00eda leer este libro <\/h2>\n

Este libro se centra en el suministro de informaci\u00f3n esencial acerca de la teor\u00eda y la aplicaci\u00f3n de principios y t\u00e9cnicas de las ciencias de datos y sus aplicaciones en el contexto de Azure Machine Learning Studio.  El libro est\u00e1 dirigido a dos aficionados de ciencia de datos y los veteranos, junto con los desarrolladores y profesionales de TI que son nuevos en el aprendizaje de m\u00e1quina y el cloud computing.  Azure ML hace que sea tan accesible para un novato como un cient\u00edfico de datos con experiencia, ayudarle a ser productivos r\u00e1pidamente y en su camino hacia la creaci\u00f3n y prueba de soluciones de aprendizaje autom\u00e1tico. <\/p>\n

Detalladas, ejemplos y demostraciones paso a paso se incluyen para ayudar al lector a comprender c\u00f3mo empezar con cada uno de los algoritmos de clave de predicci\u00f3n de an\u00e1lisis en uso hoy en d\u00eda y sus correspondientes implementaciones en Azure ML Studio.  Este material es \u00fatil no s\u00f3lo para aquellos que no tienen experiencia previa con Azure m\u00e1quina de aprendizaje, sino tambi\u00e9n para aquellos que tienen experiencia en el campo de la ciencia de datos.  En todos los casos, las demostraciones de extremo a extremo ayudan a reforzar los conceptos de aprendizaje autom\u00e1tico con ejemplos concretos y los escenarios de la vida real.  Los cap\u00edtulos no construir el uno del otro, hasta cierto punto;  Sin embargo, no hay ning\u00fan requisito que realice las demostraciones pr\u00e1cticas de los cap\u00edtulos anteriores para entender cualquier cap\u00edtulo en particular. <\/p>\n

Supuestos <\/h2>\n

Esperamos que usted tiene por lo menos una comprensi\u00f3n m\u00ednima de los conceptos de cloud computing y servicios web b\u00e1sicos.  No hay habilidades espec\u00edficas necesarias en conjunto para obtener el m\u00e1ximo provecho de este libro, pero tener alg\u00fan conocimiento del tema de cada cap\u00edtulo le ayudar\u00e1 a ganar una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda.  Por ejemplo, el cap\u00edtulo sobre la creaci\u00f3n de aplicaciones cliente y servidor Azure ML tendr\u00e1 m\u00e1s sentido si usted tiene alg\u00fan conocimiento de las habilidades de desarrollo web.  Azure Machine Learning Studio genera autom\u00e1ticamente ejemplos de c\u00f3digo para consumir servicios web anal\u00edtica predictiva en C #, Python, y R para cada experimento Azure ML.  El conocimiento pr\u00e1ctico de una de estas lenguas es \u00fatil, pero no es necesario. <\/p>\n

Este libro no puede ser para usted si … <\/h2>\n

Este libro no puede ser para usted si usted est\u00e1 buscando una discusi\u00f3n en profundidad de las teor\u00edas matem\u00e1ticas y estad\u00edsticas m\u00e1s profundas detr\u00e1s de los algoritmos de ciencia de datos tratados en el libro.  El objetivo era transmitir los conceptos b\u00e1sicos y los detalles de implementaci\u00f3n de Azure Machine Learning Studio a la audiencia m\u00e1s amplia posible, que pueden no tener un fondo profundo de matem\u00e1ticas y estad\u00edstica. <\/p>\n

Organizaci\u00f3n de este libro <\/h2>\n

Este libro explora los antecedentes, la teor\u00eda y las aplicaciones pr\u00e1cticas de la ciencia modernos algoritmos de datos de hoy en d\u00eda utilizando Azure Machine Learning Studio.  Modelos predictivos Azure ML Se generan entonces, evaluados y publicados como servicios web para el consumo y la prueba por una amplia variedad de clientes para completar el ciclo de retroalimentaci\u00f3n. <\/p>\n

Los temas explorados en este libro incluyen: <\/h2>\n
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    Cap\u00edtulo 1, "Introducci\u00f3n a la ciencia de la informaci\u00f3n", muestra c\u00f3mo Azure Machine Learning representa un gran paso adelante en la democratizaci\u00f3n de la ciencia de datos poniendo a su disposici\u00f3n un servicio de nube completamente gestionada para la construcci\u00f3n de soluciones de an\u00e1lisis predictivo. <\/div>\n<\/li>\n
  • \n
    Cap\u00edtulo 2, "Introducci\u00f3n a Azure Machine Learning," cubre los conceptos b\u00e1sicos detr\u00e1s de la ciencia y la metodolog\u00eda de an\u00e1lisis predictivo. <\/div>\n<\/li>\n
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    Cap\u00edtulo 3, "Utilizaci\u00f3n de Azure ML de estudio," explora los fundamentos b\u00e1sicos de Azure Machine Learning Studio y le ayuda a empezar en su camino hacia la grandeza de ciencia de datos. <\/div>\n<\/li>\n
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    Cap\u00edtulo 4, "Creaci\u00f3n de cliente Azure ML y aplicaciones de servidor." Se expande en un modelo predictivo Azure Machine Learning trabaja y explora los tipos de cliente y servidor de aplicaciones que se pueden crear para consumir servicios web Azure Machine Learning. <\/div>\n<\/li>\n
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    Cap\u00edtulo 5, "an\u00e1lisis de regresi\u00f3n," toma una mirada m\u00e1s profunda a algunos de los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s avanzados que se exponen en Azure ML Studio. <\/div>\n<\/li>\n
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    Cap\u00edtulo 6, "an\u00e1lisis de racimo", explora los escenarios donde la m\u00e1quina lleva a cabo su propio an\u00e1lisis sobre el conjunto de datos, determina las relaciones, infiere agrupaciones l\u00f3gicas, y generalmente intenta dar sentido al caos mediante la determinaci\u00f3n de, literalmente, los bosques de los \u00e1rboles. <\/div>\n<\/li>\n
  • \n
    Cap\u00edtulo 7, "El recomendador Azure ML Matchbox", explica una de las implementaciones m\u00e1s poderosas y penetrantes de an\u00e1lisis predictivo en uso hoy en d\u00eda en la web hoy en d\u00eda y c\u00f3mo es crucial para el \u00e9xito en muchas industrias de consumo. <\/div>\n<\/li>\n
  • \n
    Cap\u00edtulo 8, "modelos de Reconversi\u00f3n Azure ML," explora los mecanismos para la incorporaci\u00f3n de "aprendizaje continuo" en el flujo de trabajo para nuestros modelos predictivos. <\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    Agradecimientos <\/h2>\n

    Este libro est\u00e1 dedicado a mi padre que falleci\u00f3 durante el tiempo en este libro se estaba escribiendo, pero sabiamente predijo que las computadoras ser\u00edan una gran cosa un d\u00eda y que deber\u00eda empezar a "subirse a la ola" de este nuevo campo emocionante.  Ha sido realmente un buen paseo hasta el momento. <\/p>\n

    Este libro es la culminaci\u00f3n de muchos, noches y fines de semana largos sacrificados.  Tambi\u00e9n me gustar\u00eda dar las gracias a mi esposa Susan, que de alguna manera siempre se puede predecir mi pr\u00f3ximo movimiento mucho antes de que lo hago.  Y a mis hijos, Ryan, Brooke, y Nicol\u00e1s, por su constante apoyo y aliento. <\/p>\n

    Un agradecimiento especial a todo el equipo de Microsoft Press por su incre\u00edble apoyo y gu\u00eda en este viaje.  Por encima de todo, fue un placer supremo a trabajar con mi editor, Devon Musgrave, quien prest\u00f3 asesoramiento constante, gu\u00eda y sabidur\u00eda de los primeros d\u00edas en que este libro era s\u00f3lo una idea, todo el camino a trav\u00e9s de la copia final.  Brian Blanchard tambi\u00e9n fue cr\u00edtico para el \u00e9xito de este libro como su aguda edici\u00f3n y magia ling\u00fc\u00edstica ayud\u00f3 de forma muchas secciones de este libro. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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