This book will help you learn how to build a scalable end-to-end machine learning pipeline in Azure from experimentation and training to optimization and deployment. By the end of this book, you will learn to build complex distributed systems and scalable c.

Bestandsnummer des Verk�ufers 448332325

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Bibliografische Details

Titel: Mastering Azure Machine Learning
Verlag: Packt Publishing
Erscheinungsjahr: 2020
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1789807557
ISBN-13: 9781789807554
Einband: Softcover
Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Master expert techniques for building automated and highly scalable end-to-end machine learning models and pipelines in Azure using TensorFlow, Spark, and Kubernetes

Key Features

Make sense of data on the cloud by implementing advanced analytics
Train and optimize advanced deep learning models efficiently on Spark using Azure Databricks
Deploy machine learning models for batch and real-time scoring with Azure Kubernetes Service (AKS)

Book Description

The increase being seen in data volume today requires distributed systems, powerful algorithms, and scalable cloud infrastructure to compute insights and train and deploy machine learning (ML) models. This book will help you improve your knowledge of building ML models using Azure and end-to-end ML pipelines on the cloud.

The book starts with an overview of an end-to-end ML project and a guide on how to choose the right Azure service for different ML tasks. It then focuses on Azure ML and takes you through the process of data experimentation, data preparation, and feature engineering using Azure ML and Python. You'll learn advanced feature extraction techniques using natural language processing (NLP), classical ML techniques, and the secrets of both a great recommendation engine and a performant computer vision model using deep learning methods. You'll also explore how to train, optimize, and tune models using Azure AutoML and HyperDrive, and perform distributed training on Azure ML. Then, you'll learn different deployment and monitoring techniques using Azure Kubernetes Services with Azure ML, along with the basics of MLOps—DevOps for ML to automate your ML process as CI/CD pipeline.

By the end of this book, you'll have mastered Azure ML and be able to confidently design, build and operate scalable ML pipelines in Azure.

What you will learn

Setup your Azure ML workspace for data experimentation and visualization
Perform ETL, data preparation, and feature extraction using Azure best practices
Implement advanced feature extraction using NLP and word embeddings
Train gradient boosted tree-ensembles, recommendation engines and deep neural networks on Azure ML
Use hyperparameter tuning and AutoML to optimize your ML models
Employ distributed ML on GPU clusters using Horovod in Azure ML
Deploy, operate and manage your ML models at scale
Automated your end-to-end ML process as CI/CD pipelines for MLOps

Who this book is for

This machine learning book is for data professionals, data analysts, data engineers, data scientists, or machine learning developers who want to master scalable cloud-based machine learning architectures in Azure. This book will help you use advanced Azure services to build intelligent machine learning applications. A basic understanding of Python and working knowledge of machine learning are mandatory.

�ber die Autorinnen und Autoren

Kaijisse Waaijer is an experienced technologist, specializing in Data Platforms, Machine learning, and IoT. Kaijisse currently works for Microsoft EMEA as a Data Platform Consultant, specializing in Data Science, Machine learning and Big Data. She constantly works with customers across multiple industries as their trusted tech advisor, helping them optimize their organizational data creating better outcomes and business insights that drive value, using Microsoft technologies. Her true passion lies within the Trading Systems Automation and applying deep learning and neural networks to achieve advanced levels of prediction and automation.

Christoph K�rner recently worked as a Cloud Solution Architect for Microsoft specialised in Azure-based Big Data and Machine Learning solutions where he was responsible to design end-to-end Machine Learning and Data Science platforms. Since a few months, he works as a Senior Software Engineer at HubSpot, building a large-scale analytics platform. Before Microsoft, Christoph was the Technical Lead for Big Data at T-Mobile where his team designed, implemented and operated large-scale data, analytics and prediction pipelines on Hadoop. He also authored the 3 books: Deep Learning in the Browser (for Bleeding Edge Press), Learning Responsive Data Visualization and Data Visualization with D3 and AngularJS (both for Packt).

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Unternehmensdaten des Verk�ufers

Moluna GmbH
Engberdingdamm 27, Greven, 48268, Germany

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I. Allgemeine Gesch�ftsbedingungen

� 1 Grundlegende Bestimmungen

(1) Die nachstehenden Gesch�ftsbedingungen gelten f�r Vertr�ge, die Sie mit uns als Anbieter (Moluna GmbH) �ber die Internetplattformen AbeBooks schlie�en. Soweit nicht anders vereinbart, wird der Einbeziehung gegebenenfalls von Ihnen verwendeter eigener Bedingungen widersprochen.

(2) Verbraucher im Sinne der nachstehenden Regelungen ist jede nat�rliche Pe...

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Moluna GmbH
Engberdingdamm 27
48268 Greven
Deutschland
Telefon: 02571/5698933
E-Mail: abe@moluna.de

Alternative Streitbeilegung:
Die Europ�ische Kommission stellt eine Plattform f�r die au�ergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter https://ec.europa.eu/odr.

Informationen zum Zustandekommen des Vertrages

Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturm�glichkeiten erfolgen nach Ma�gabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen (Teil I.).

Vertragssprache, Vertragstextspeicherung

3.1. Vertragssprache ist deutsch .

3.2. Der vollst�ndige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung k�nnen die Vertragsdaten �ber die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzvertr�gen und die Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie �bersandt.

Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung

Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.

Preise und Zahlungsmodalit�ten

5.1. Die in den jeweiligen Angeboten angef�hrten Preise sowie die Versandkosten stellen Gesamtpreise dar. Sie beinhalten alle Preisbestandteile einschlie�lich aller anfallenden Steuern.

5.2. Die anfallenden Versandkosten sind nicht im Kaufpreis enthalten. Sie sind �ber eine entsprechend bezeichnete Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot aufrufbar, werden im Laufe des Bestellvorganges gesondert ausgewiesen und sind von Ihnen zus�tzlich zu tragen, soweit nicht die versandkostenfreie Lieferung zugesagt ist.

5.3. Die Ihnen zur Verf�gung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.

5.4. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsanspr�che aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung f�llig.

Lieferbedingungen

6.1. Die Lieferbedingungen, der Liefertermin sowie gegebenenfalls bestehende Lieferbeschr�nkungen finden sich unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot.

Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfl�che keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).

6.2. Soweit Sie Verbraucher sind ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zuf�lligen Untergangs und der zuf�lligen Verschlechterung der verkauften Sache w�hrend der Versendung erst mit der �bergabe der Ware an Sie �bergeht, unabh�ngig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenst�ndig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausf�hrung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.

Sind Sie Unternehmer, erfolgt die Lieferung und Versendung auf Ihre Gefahr.