Ejercicio: Creación del modelo

Completado

Ahora, vamos a crear el modelo. El primer paso consiste en descargar el conjunto de datos y crear nuestro servicio de Azure.

Activación del espacio aislado

El proceso de iniciar sesión para activar el espacio aislado se ejecuta fuera del módulo de aprendizaje. Se le devolverá automáticamente al módulo después de iniciar sesión.

Para activar el espacio aislado:

  1. Seleccione Sign in to activate Sandbox (Iniciar sesión para activar el espacio aislado). Escriba sus credenciales para autenticarse.

  2. Si se le solicita, seleccione Revisar permisos.

    Screenshot that shows the sandbox, with the Review Permissions button highlighted.

  3. Compruebe la configuración de permisos y seleccione Aceptar.

    Screenshot that shows the sandbox, with permissions details and the Accept button highlighted.

Aparece el mensaje Sandbox activated! (Espacio aislado activado) y puede continuar con el módulo de aprendizaje.

Descarga del conjunto de datos

Los datos son lo primero que necesitamos para crear un modelo de Machine Learning. Para entrenar el modelo se usará un subconjunto del conjunto de datos NABirds de Cornell Lab.

Descargue el archivo zip que contiene el conjunto de datos:

  1. En el explorador web, vaya al conjunto de datos en GitHub.

  2. Seleccione Descargar.

    Screenshot that shows GitHub in a web browser, with the dataset zip file and the Download button highlighted.

    El archivo zip se copia en el equipo y se almacena en la ubicación predeterminada de los archivos descargados.

  3. Una vez finalizada la descarga, descomprima el archivo. Anote la ubicación de la carpeta, ya que la necesitará en un paso posterior.

Creación de un recurso de API de Custom Vision

Ahora, se creará un recurso de API en Custom Vision de Azure AI.

  1. En Azure Portal, haga clic en Crear un recurso.

  2. Busque Custom Vision. En la tarjeta Custom Vision de los resultados de la búsqueda, seleccione Crear.

    Screenshot that shows searching for Custom Vision resource templates in the Azure portal.

  3. En la pestaña Aspectos básicos, escriba o seleccione los valores necesarios:

    1. Seleccione la suscripción de Azure.

    2. Cree un nuevo grupo de recursos:

      1. Junto a Grupo de recursos, seleccione el vínculo Crear nuevo.

      2. En el cuadro de diálogo, escriba BirdResourceGroup y seleccione Aceptar.

      Screenshot that shows how to create a new resource group in the Azure portal.

    3. Escriba un nombre para el nuevo recurso de servicio de Custom Vision (por ejemplo, BirdCustomVisionService).

    4. En Detalles de la instancia:

      1. Establezca Región en (EE. UU.) Centro-sur de EE. UU.

      2. Escriba un Nombre para el recurso que solo tenga caracteres alfanuméricos y guiones.

    5. En Recurso de aprendizaje, establezca Plan de tarifa de aprendizaje en Gratis F0 (2 transacciones por segundo…).

    6. En Recurso de predicción, establezca Plan de tarifa de predicción en Gratis F0 (2 transacciones por segundo…).

  4. Seleccione Revisar + crear.

  5. Seleccione Crear.

    Screenshot that highlights the elements to select in the Azure portal to create a new Custom Vision resource.

Cuando finalice la implementación, seleccione Ir al grupo de recursos.

Screenshot that shows the deployment finished page in the Azure portal, with the Go to resource button highlighted.

Debería ver dos recursos enumerados en este nuevo grupo de recursos: un recurso de aprendizaje y un recurso de predicción.