Opis: Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego - Fregly Chris, Barth Antje

Platforma Amazon Web Services jest uważana za największą i najbardziej dojrzałą chmurę obliczeniową. Zapewnia bogaty zestaw specjalistycznych narzędzi ułatwiających realizację projektów z zakresu inżynierii danych i uczenia maszynowego. W ten sposób inżynierowie danych, architekci i menedżerowie mogą szybko zacząć używać danych do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. Uzyskanie optymalnej efektywności pracy takich projektów wymaga jednak dobrego rozeznania w możliwościach poszczególnych narzędzi, usług i bibliotek.

Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi szybko nauczysz się tworzyć i uruchamiać procesy w chmurze, a następnie integrować wyniki z aplikacjami. Zapoznasz się ze scenariuszami stosowania technik sztucznej inteligencji: przetwarzania języka naturalnego, rozpoznawania obrazów, wykrywania oszustw, wyszukiwania kognitywnego czy wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym. Ponadto dowiesz się, jak łączyć cykle rozwoju modeli z pobieraniem i analizą danych w powtarzalnych potokach MLOps. W książce znajdziesz też zbiór technik zabezpieczania projektów i procesów z obszaru inżynierii danych, takich jak stosowanie usługi IAM, uwierzytelnianie, autoryzacja, izolacja sieci, szyfrowanie danych w spoczynku czy postkwantowe szyfrowanie sieci dla danych w tranzycie.

Najciekawsze zagadnienia:

narzędzia AWS związane ze sztuczną inteligencją i z uczeniem maszynowym
kompletny cykl rozwoju modelu przetwarzania języka naturalnego
powtarzalne potoki MLOps
uczenie maszynowe w czasie rzeczywistym
wykrywanie anomalii i analiza strumieni danych
zabezpieczanie projektów i procesów z obszaru inżynierii danych

AWS i inżynieria danych: tak zwiększysz wydajność i obniżysz koszty!

Implementowanie solidnego kompletnego procesu uczenia maszynowego to żmudne zadanie, dodatkowo komplikowane przez szeroki zakres dostępnych narzędzi i technologii. Autorzy wykonali świetną robotę, a jej efekty pomogą zarówno nowicjuszom, jak i doświadczonym praktykom realizować to zadanie z wykorzystaniem możliwości, jakie dają usługi AWS

Brent Rabowsky, danolog w firmie Amazon Web Services

O autorach książki

Chris Fregly jest głównym ambasadorem deweloperów w obszarach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w AWS. Regularnie występuje na konferencjach poświęconych SI i UM na całym świecie.

Antje Barth jest starszą ambasadorką deweloperów w obszarach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w AWS. Jest też współzałożycielką düsseldorfskiego oddziału organizacji Women in Big Data.

Szczegóły: Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego - Fregly Chris, Barth Antje

Tytuł: Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego
Autor: Fregly Chris, Barth Antje
Wydawnictwo: Helion
ISBN: 9788328391284
Język oryginału: angielski
Tłumacz: Walczak Tomasz
Języki: polski
Rok wydania: 2022
Ilość stron: 472
Oprawa: Miękka

Recenzje: Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego - Fregly Chris, Barth Antje

Klienci, którzy kupili oglądany produkt kupili także:

Kafka w praktyce Przetwarzanie strumieniowe i potoki danych o dużej skali Shapira Gwen, Palino Todd, Sivaram Rajini, Petty Krit