Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego Chris Fregly, Antje Barth
- Autorzy:
- Chris Fregly, Antje Barth
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- Stron:
- 472
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Czytaj fragment
Zostało Ci
na świąteczne zamówienie
opcje wysyłki »
Opis
książki
:
Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego
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
Wybrane bestsellery
Zobacz pozostałe książki z serii
Helion - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@ebookpoint.pl
Proszę wybrać ocenę!
Proszę wpisać opinię!
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego Chris Fregly, Antje Barth (0) Weryfikacja opinii następuje na podstawie historii zamowień na koncie Użytkownika umiejszczającego opinię.