Data Science mit AWS
End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren
O’Reilly Verlag |
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Autor:innen |
Chris Fregly, Antje Barth |
548 Seiten, Softcover |
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Erschienen |
03/2022 |
978-3-96009-184-4 9783960091844 |
- Wenden Sie den KI- und ML-Stack von Amazon auf reale Use Cases an, insbesondere aus den Bereichen Natural Language Processing, Computer Vision, Betrugserkennung oder dialogfähige Geräte
- Nutzen Sie AutoML, um sich wiederholende Aufgaben mit Amazon SageMaker Autopilot zu automatisieren
- Tauchen Sie tief in den kompletten Lebenszyklus einer NLP-Modellentwicklung auf BERT-Basis ein und lernen Sie dabei, wie Sie Daten einlesen und analysieren sowie Modelle trainieren und deployen
- Bündeln Sie alle Teilschritte eines Workflows zu einer wiederverwendbaren MLOps-Pipeline
- Verwenden Sie Amazon Kinesis und Amazon Managed Streaming for Apache Kafka für Echtzeit-ML, Anomalieerkennung und Streaming-Analysen
- Profitieren Sie von bewährten Sicherheitspraktiken für das Identitäts- und Zugriffsmanagement, die Authentifizierung und Autorisierung
Aus dem Inhalt
- Data Science mit AWS – eine Einführung
- Anwendungsbeispiele aus dem Bereich Data Science
- Automatisiertes Machine Learning
- Datenaufnahme in die Cloud
- Exploration des Datensatzes
- Vorbereitung des Datensatzes für das Modelltraining
- Das erste Modell trainieren
- Modelle in großem Maßstab trainieren und optimieren
- Deployment von Modellen in die Produktion
- Pipelines und MLOps
- Streaming-Analysen und Machine Learning
- Sicherheit von Data-Science-Projekten auf AWS
„Wow – dieses Buch wird Ihnen helfen, Ihre Data-Science- Projekte von der ersten Idee bis zur Produktion zu bringen. Chris und Antje beschreiben alle wichtigen Konzepte und AWS-Services mit vielen Beispielen aus der Praxis, damit Sie gut in Ihre Data-Science-Reise starten können.“
Vice President und Chief Evangelist bei Amazon Web Services
Wer hat's geschrieben?
Chris Fregly ist Principal Developer Advocate für KI und Machine Learning bei AWS in San Francisco. Er spricht regelmäßig auf Konferenzen auf der ganzen Welt zu KI und Machine Learning, unter anderem bei der O’Reilly AI Superstream Series. Zuvor hat er PipelineAI gegründet, war Solutions Engineer bei Databricks und Software Engineer bei Netflix. In den letzten zehn Jahren hat er sich auf den Aufbau von KI- und Machine-Learning-Pipelines mit AWS konzentriert.
Antje Barth ist Senior Developer Advocate für KI und Machine Learning bei AWS in Düsseldorf. Sie ist Mitbegründerin der Düsseldorfer Gruppe von "Women in Big Data" und spricht häufig auf KI- und Machine Learning-Konferenzen und Meetups auf der ganzen Welt. Außerdem leitet und kuratiert sie Inhalte für O’Reilly-AI-Superstream-Veranstaltungen. Zuvor war sie als Software Engineer bei Cisco und MapR tätig und beschäftigte sich mit Infrastrukturen für Rechenzentren, Big Data und KI-Anwendungen.
O’Reilly Verlag |
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Autor:innen |
Chris Fregly, Antje Barth |
548 Seiten, Softcover |
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Erschienen |
03/2022 |
978-3-96009-184-4 9783960091844 |