Marcin MazurekRSS
Okładka: Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego

Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego

Autor: Chris Fregly, Antje Barth

38,90 zł 129,00 zł -70%

Kup w księgarni Ebookpoint

Przeczytaj fragment (PDF) — udostępniony przez wydawcę.

Wydawca
Helion
Rodzaj
książka
Format
168x237
Oprawa
miękka
Stron
472
Data wydania
2022-08-09
ISBN
978-83-283-9128-4

Znajdź podobne: kliknij podkreśloną wartość powyżej albo znaczek przy tytule, a pokażemy inne pozycje z tej księgarni.

Opis

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

Linki do księgarni są linkami partnerskimi Grupy Helion. Ceny i dostępność pochodzą z oferty wydawcy i mogą się zmienić.