Инжиниринг данных на AWS. Как создать
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 15
Заказывая «Инжиниринг данных на AWS. Как создать» данный товар из каталога «Программирование» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.
Инжиниринг данных на платформе AWS. Как создать полноценные конвейеры машинного обучения
Авторы: Крис Фрегли, Антье Барт
Издатель: Helion
Год выпуска: 2022
Переводчик: Томаш Вальчак
ISBN: 9788328391284
Формат: 168x237
Серия: O'Reilly
Переплет: мягкий
Страниц: 472
Книга новая
Цена обложки книги: PLN 129.00 > Акционную цену вы можете найти на нашем аукционе!
Платформа Amazon Web Services считается крупнейшей и наиболее зрелой облачной платформой. Он предоставляет богатый набор специализированных инструментов для облегчения реализации проектов по обработке данных и машинному обучению. Таким образом, инженеры по данным, архитекторы и менеджеры могут быстро начать использовать данные для принятия ключевых бизнес-решений. Однако достижение оптимальной эффективности таких проектов требует хорошего понимания возможностей отдельных инструментов, сервисов и библиотек.
С помощью этого практического руководства вы быстро научитесь создавать и запускать процессы в облаке, а затем интегрировать результаты с приложениями. Вы познакомитесь со сценариями использования методов искусственного интеллекта: обработка естественного языка, распознавание изображений, обнаружение мошенничества, когнитивный поиск и обнаружение аномалий в реальном времени. Кроме того, вы узнаете, как объединить циклы разработки моделей с приемом и анализом данных в повторяемых конвейерах MLOps. В книгу также включен сборник методов обеспечения безопасности проектов и процессов обработки данных, таких как использование IAM, аутентификация, авторизация, сетевая изоляция, шифрование хранящихся данных и постквантовое сетевое шифрование передаваемых данных.
Основные моменты:
- инструменты AWS, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением;
- полный цикл разработки естественной модели языковой обработки;
- повторяемые конвейеры MLOps;
- машина реального времени.
- машина реального времени. обучение
- обнаружение аномалий и анализ потоков данных
- обеспечение безопасности проектов и процессов обработки данных
AWS и разработка данных: вот как вы повышаете эффективность и снижаете затраты!
Внедрение надежного и комплексного процесса машинного обучения — утомительная задача, которая еще больше усложняется широким спектром доступных инструментов и технологий. Авторы проделали большую работу, и ее эффекты помогут как новичкам, так и опытным практикам выполнить эту задачу, используя возможности сервисов AWS
Брент Рабовски, специалист по данным в Amazon Web Services
Крис Фрегли — главный архитектор решений в области генеративного ИИ в AWS и соавтор книги Data Engineering на платформе AWS (Helion, 2022).
Антье Барт — ведущий разработчик генеративного искусственного интеллекта в AWS и соавтор книги «Инженерия данных на AWS».