Practical Machine Learning with Aws: Process, Build, Deploy, and Productionize Your Models Using Aws
Entwickeln Sie erfolgreich jedes Modell für maschinelles Lernen und wissen Sie, wie Sie den Prozess von der Datenverarbeitung bis zur Bereitstellung automatisieren können.
Dieses Buch ist in drei Teile gegliedert. Teil I führt in grundlegende Cloud-Konzepte und Terminologien im Zusammenhang mit AWS-Diensten wie S3, EC2, Identity Access Management, Rollen, Load Balancer und Cloud Formation ein. Außerdem werden Cloud-Sicherheitsthemen wie AWS Compliance und Artefakte sowie der für Entwickler und DevOps-Ingenieure entwickelte Überwachungsdienst AWS Shield und CloudWatch behandelt. Teil II behandelt das maschinelle Lernen in AWS mit SageMaker, das Entwicklern und Datenwissenschaftlern die Möglichkeit bietet, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. In Teil III werden weitere AWS-Services wie Amazon Comprehend (ein Service zur Verarbeitung natürlicher Sprache, der mithilfe von maschinellem Lernen Erkenntnisse und Beziehungen in Texten findet), Amazon Forecast (hilft Ihnen, genaue Prognosen zu erstellen) und Amazon Textract vorgestellt.
Am Ende des Buches werden Sie die Pipeline für maschinelles Lernen verstehen und wissen, wie Sie jedes maschinelle Lernmodell mit AWS ausführen können. Das Buch hilft Ihnen auch bei der Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung AWS Certified Machine Learning-Specialty.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Machen Sie sich mit den verschiedenen von AWS angebotenen Services für maschinelles Lernen vertraut.
⬤ Verstehen Sie S3, EC2, Identity Access Management und Cloud Formation.
⬤ Verstehen Sie SageMaker, Amazon Comprehend und Amazon Forecast.
⬤ Live-Projekte durchführen: von der Pre-Processing-Phase bis zur Bereitstellung auf AWS.
Für wen ist dieses Buch?
Ingenieure für maschinelles Lernen, die die AWS-Services für maschinelles Lernen erlernen und eine AWS-Spezialzertifizierung für maschinelles Lernen erwerben möchten.
| ISBN: | 9781484262214 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 241 |
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