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Data Science mit AWS

Data Science mit AWS

End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren

Verlag

OReilly (dpunkt)

Autor:innen

Chris Fregly, Antje Barth

Fassung

548 Seiten, Softcover

Erschienen

03/2022

ISBN

978-3-96009-184-4
9783960091844

Buch

47,90 inkl. MwSt.
Best.-Nr.: OR-184
Versandkostenfrei (D)
Sofort lieferbar
Data Science mit AWS

Data Science mit AWS

End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren

Verlag: OReilly (dpunkt)
Autor:innen Chris Fregly, Antje Barth
Fassung: 548 Seiten, Softcover
Erschienen: 03/2022
ISBN: 978-3-96009-184-4
9783960091844
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Inhaltsverzeichnis: Jetzt downloaden
Vorwort: Jetzt downloaden
Leseprobe: Jetzt downloaden

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End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren

Data Science mit AWS
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Verlag: OReilly (dpunkt)
Autor:innen Chris Fregly, Antje Barth
Fassung: 548 Seiten, Softcover
Erschienen: 03/2022
ISBN: 978-3-96009-184-4
9783960091844
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Lernen Sie alle wichtigen Konzepte und die wichtigsten AWS-Dienste kennen, um erfolgreich Data-Science-Projekte mit Amazon Web Services zu erstellen und in den produktiven Einsatz zu bringen. Das praxisorientierte Handbuch stellt den KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon vor, der Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung umfasst. Die Autoren beschreiben den kompletten End-to-End-Prozess von der Entwicklung der Modelle bis zu ihrem konkreten Einsatz.
Blick ins Buch: Data Science mit AWS
Chris Fregly und Antje Barth zeigen Ihnen, wie Sie ML-Pipelines in der Cloud anlegen und die Ergebnisse innerhalb von Minuten in Anwendungen integrieren. Sie erfahren zudem, wie Sie Kosten senken können und die Performance Ihrer Anwendungen optimieren.
  • 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
Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.
  • 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
Leseprobe
Cloud Computing ermögicht es gegenüber eigenen Rechenzentren und Servern, Ressourcen bedarfsgerecht bereitzustellen und automatisch zu skalieren. Das ist nur einer der Vorteile, die Chris Fregly in dieser Leseprobe beschreibt. Da Data-Science-Projekte komplexe, multidisziplinäre und iterative Schritte umfassen, profitieren Sie von den vielen verwalteten KI-Services von Amazon. Diese lassen sich ohne viel Erfahrung quasi als 1-Click-Service in eigene Anwendungen integrieren.
„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.“
— Jeff Barr
Vice President und Chief Evangelist bei Amazon Web Services

Wer hat's geschrieben?

Bild von Autor:in Chris Fregly

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.

Bild von Autor:in Chris Fregly
Bild von Autor:in Antje Barth

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.

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Verlag

OReilly (dpunkt)

Autor:innen

Chris Fregly, Antje Barth

Fassung

548 Seiten, Softcover

Erschienen

03/2022

ISBN

978-3-96009-184-4
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