Las máquinas virtuales de ciencia de datos son imágenes de Azure Virtual Machines, provistas con varias de las herramientas que más se usan para análisis de datos, aprendizaje automático y entrenamiento con inteligencia artificial.

Son máquinas alojadas en la nube, preinstaladas, preconfiguradas y probadas, para el modelado, el desarrollo y la implementación de ciencia de datos e inteligencia artificial. 

Su configuración es coherente entre equipos, promociona el uso compartido y la colaboración, administración y escala de Azure, configuración prácticamente inexistente y escritorio completo basado en la nube para ciencia de datos.

Cuenta con capacidad elástica para ejecutar análisis en todas las configuraciones de hardware de Azure, con escalado vertical y horizontal. Gracias a esta modalidad, el usuario paga sólo por lo que usa, cuando lo use.

Favorece el aprendizaje profundo con clústeres para el procesamiento (GPU) con herramientas de aprendizaje preconfiguradas, de rápida disponibilidad.

Las máquinas virtuales muestran ejemplos, plantillas y cuadernos modelo creados o probados por Microsoft, para facilitan la iniciación de los usuarios en el uso de las herramientas, como las redes neuronales (PyTorch, Tensorflow, etc.), la limpieza y transformación de datos, R, Python, Julia y SQL Server.

El kit de desarrollo de software (SDK) de AzureML preinstalado y la interfaz de línea de comandos (CLI) le permiten enviar trabajos de entrenamiento distribuidos a clústeres de proceso AzureML escalables.

El entorno integrado con Azure Machine Lerning también le permite realizar un seguimiento de los experimentos, implementar modelos y crear flujos de trabajo repetibles con canalizaciones de AzureML.

Data Science VM también le puede servir como destino de proceso para las ejecuciones de entrenamiento y las canalizaciones de AzureML.

Flujo de trabajo de ciencia de datos completo con máquinas virtuales de ciencia de datos.

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