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Machine Learning in the Aws Cloud: Add Intelligence to Applications with Amazon Sagemaker and Amazon Rekognition
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der AWS-Cloud-Services für maschinelles Lernen in Ihren geschäftlichen und kommerziellen Anwendungen
Machine Learning in the AWS Cloud führt den Leser in die Möglichkeiten des maschinellen Lernens (ML) im Amazon Web Services-Ökosystem ein und bietet praktische Beispiele zur Lösung von Regressions- und Klassifizierungsproblemen aus der Praxis. Die Leser benötigen keine ML-Vorkenntnisse, sollten aber über einige Python-Kenntnisse und Grundkenntnisse der Amazon Web Services verfügen.
Der erste Teil führt die Leser in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens ein. Sie erfahren, welche Arten von ML-Systemen es gibt, wie sie eingesetzt werden und vor welchen Herausforderungen Sie mit ML-Lösungen stehen können. Der zweite Teil konzentriert sich auf die von Amazon Web Services bereitgestellten Dienste für maschinelles Lernen. Sie erhalten eine Einführung in die Grundlagen des Cloud Computing und die AWS-Angebote im Bereich des Cloud-basierten maschinellen Lernens. Dann lernen Sie, Amazon Machine Learning zu verwenden, um eine einfachere Klasse von Machine Learning-Problemen zu lösen, und Amazon SageMaker, um komplexere Probleme zu lösen.
- Sie lernen Techniken kennen, mit denen Sie Daten vorverarbeiten, grundlegende Funktionen erstellen, Daten visualisieren und Modelle erstellen können.
- Entdecken Sie gängige neuronale Netzwerk-Frameworks mit Amazon SageMaker.
- Lösen Sie Computer-Vision-Probleme mit Amazon Rekognition.
- Profitieren Sie von Illustrationen, Quellcode-Beispielen und Seitenleisten in jedem Kapitel.
Das Buch richtet sich sowohl an Python-Entwickler als auch an technische/lösungsorientierte Architekten. Entwickler finden konkrete Beispiele, die ihnen zeigen, wie sie gängige ML-Aufgaben mit Python auf AWS durchführen können. Techniker/Lösungsarchitekten finden nützliche Informationen zu den Funktionen für maschinelles Lernen im AWS-Ökosystem.
| ISBN: | 9781119556718 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 528 |
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