Notebooks de Microsoft Fabric para entrenar IA

modelos directamente sobre datos del Lakehouse, sin caos de CSV

Un modelo de abandono de clientes que falla tras 20 horas en un portátil al llegar al límite de RAM no es un caso aislado: los datos empresariales ya superan el hardware local. Este episodio muestra cómo los notebooks de Microsoft Fabric llevan el entrenamiento a los datos del Lakehouse: sin exportaciones, sin caos de CSV, con Python o R en la nube.

▶ Notebooks de Microsoft Fabric para entrenar IA: modelos directamente sobre datos del Lakehouse, sin caos de CSV (Doblaje IA)

Lo que aprenderás:

1. Por qué los equipos locales fallan con conjuntos de varios terabytes por CPU, RAM y E/S de disco, y por qué el muestreo pierde patrones valiosos
2. Acceso directo al Lakehouse: Spark ejecuta joins, filtros y agregaciones donde viven los datos
3. Ingeniería de características a escala: conjuntos ligeros en lugar de inflados, alta cardinalidad y patrones temporales, Featuretools sobre Spark
4. Selección de modelos: XGBoost, LightGBM, regresión logística o deep learning, comparando varias ejecuciones con los mismos datos
5. Monitorización en tiempo real, puntos de control, versionado y evaluación distribuida sin que los datos salgan del Lakehouse

Este episodio es una versión en español doblada con IA del video animado de M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.