Praktyczne uczenie maszynowe z Aws: Przetwarzaj, buduj, wdrażaj i produkuj swoje modele za pomocą Aws

Oryginalny tytuł:

Practical Machine Learning with Aws: Process, Build, Deploy, and Productionize Your Models Using Aws

Zawartość książki:

Pomyślnie buduj, dostrajaj, wdrażaj i produkuj dowolny model uczenia maszynowego oraz dowiedz się, jak zautomatyzować proces od przetwarzania danych do wdrożenia.

Niniejsza książka podzielona jest na trzy części. Część I wprowadza podstawowe koncepcje chmury i terminologię związaną z usługami AWS, takimi jak S3, EC2, Identity Access Management, Roles, Load Balancer i Cloud Formation. Obejmuje również tematy związane z bezpieczeństwem w chmurze, takie jak AWS Compliance i artefakty, a także usługi monitorowania AWS Shield i CloudWatch stworzone dla programistów i inżynierów DevOps. Część II obejmuje uczenie maszynowe w AWS przy użyciu SageMaker, który daje programistom i naukowcom zajmującym się danymi możliwość tworzenia, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. W części III omówiono inne usługi AWS, takie jak Amazon Comprehend (usługa przetwarzania języka naturalnego, która wykorzystuje uczenie maszynowe do znajdowania spostrzeżeń i relacji w tekście), Amazon Forecast (pomaga dostarczać dokładne prognozy) i Amazon Textract.

Pod koniec książki zrozumiesz potok uczenia maszynowego i jak wykonać dowolny model uczenia maszynowego za pomocą AWS. Książka pomoże ci również przygotować się do egzaminu certyfikacyjnego AWS Certified Machine Learning--Specialty.

Czego się nauczysz

⬤ Zapoznanie się z różnymi usługami uczenia maszynowego oferowanymi przez AWS.

⬤ Zrozumieć S3, EC2, zarządzanie dostępem do tożsamości i Cloud Formation.

⬤ Zrozumieć SageMaker, Amazon Comprehend i Amazon Forecast.

⬤ Wykonywać projekty na żywo: od fazy wstępnego przetwarzania do wdrożenia w AWS.

Dla kogo jest ta książka

Inżynierowie uczenia maszynowego, którzy chcą nauczyć się usług uczenia maszynowego AWS i uzyskać certyfikat specjalizacji uczenia maszynowego AWS.