Data Science on AWS : Implementing End-To-End, Continuous AI and Machine Learning Pipelines
Sprache: Englisch
Verlag: O'reilly Media Mai 2021, 2021
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- Neu

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Neuware - If you use data to make critical business decisions, this book is for you. Whether you're a data analyst, research scientist, data engineer, ML engineer, data scientist, application developer, or systems developer, this guide helps you broaden your understanding of the modern data science stack, create your own machine learning pipelines, and deploy them to applications at production scale.The AWS data science stack unifies data science, data engineering, and application development to help you level up your skills beyond your current role. Authors Antje Barth and Chris Fregly show you how to build your own ML pipelines from existing APIs, submit them to the cloud, and integrate results into your application in minutes instead of days.- Innovate quickly and save money with AWS's on-demand, serverless, and cloud-managed services- Implement open source technologies such as Kubeflow, Kubernetes, TensorFlow, and Apache Spark on AWS- Build and deploy an end-to-end, continuous ML pipeline with the AWS data science stack- Perform advanced analytics on at-rest and streaming data with AWS and Spark- Integrate streaming data into your ML pipeline for continuous delivery of ML models using AWS and Apache Kafka.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781492079392
- Titel
- Data Science on AWS : Implementing End-To-End, Continuous AI and Machine Learning Pipelines
- Autor
- Chris Fregly
- Verlag
- O'reilly Media Mai 2021
- Veröffentlichungsjahr
- 2021
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1492079391
- ISBN-13
- 9781492079392
- Artikelgewicht
- 891 Gramm
- Abmessungen
- 233x174x31 mm
With this practical book, AI and machine learning practitioners will learn how to successfully build and deploy data science projects on Amazon Web Services. The Amazon AI and machine learning stack unifies data science, data engineering, and application development to help level up your skills. This guide shows you how to build and run pipelines in the cloud, then integrate the results into applications in minutes instead of days. Throughout the book, authors Chris Fregly and Antje Barth demonstrate how to reduce cost and improve performance.
- Apply the Amazon AI and ML stack to real-world use cases for natural language processing, computer vision, fraud detection, conversational devices, and more
- Use automated machine learning to implement a specific subset of use cases with SageMaker Autopilot
- Dive deep into the complete model development lifecycle for a BERT-based NLP use case including data ingestion, analysis, model training, and deployment
- Tie everything together into a repeatable machine learning operations pipeline
- Explore real-time ML, anomaly detection, and streaming analytics on data streams with Amazon Kinesis and Managed Streaming for Apache Kafka
- Learn security best practices for data science projects and workflows including identity and access management, authentication, authorization, and more
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Über die Autorin bzw. den Autor
Antje Barth is a Developer Advocate for AI and Machine Learning at AWS, based in Düsseldorf, Germany. She is also co-founder of the Düsseldorf chapter of Women in Big Data Meetup. Antje frequently speaks at AI and Machine Learning conferences and meetups around the world, including the O'Reilly AI and Strata conferences. Besides ML/AI, Antje is passionate about helping developers leverage Big Data, container and Kubernetes platforms in the context of AI and Machine Learning. Prior to joining AWS, Antje worked in technical evangelist and solutions engineering roles at MapR and Cisco.
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