Time Series Analysis on AWS teaches you how to leverage AI/ML managed services to deliver desired business outcomes with time series data. This book will help you solve modern time series analysis problems such as forecasting and anomaly detection using ind.

Bestandsnummer des Verk�ufers 570301692

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Bibliografische Details

Titel: Time Series Analysis on AWS
Verlag: Packt Publishing
Ver�ffentlichungsdatum: 2022
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1801816840
ISBN-13: 9781801816847
Bindung: Kartoniert / Broschiert
Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Leverage AWS AI/ML managed services to generate value from your time series data

Key Features

Solve modern time series analysis problems such as forecasting and anomaly detection
Gain a solid understanding of AWS AI/ML managed services and apply them to your business problems
Explore different algorithms to build applications that leverage time series data

Book Description

Being a business analyst and data scientist, you have to use many algorithms and approaches to prepare, process, and build ML-based applications by leveraging time series data, but you face common problems, such as not knowing which algorithm to choose or how to combine and interpret them. Amazon Web Services (AWS) provides numerous services to help you build applications fueled by artificial intelligence (AI) capabilities. This book helps you get to grips with three AWS AI/ML-managed services to enable you to deliver your desired business outcomes.

The book begins with Amazon Forecast, where you'll discover how to use time series forecasting, leveraging sophisticated statistical and machine learning algorithms to deliver business outcomes accurately. You'll then learn to use Amazon Lookout for Equipment to build multivariate time series anomaly detection models geared toward industrial equipment and understand how it provides valuable insights to reinforce teams focused on predictive maintenance and predictive quality use cases. In the last chapters, you'll explore Amazon Lookout for Metrics, and automatically detect and diagnose outliers in your business and operational data.

By the end of this AWS book, you'll have understood how to use the three AWS AI services effectively to perform time series analysis.

What you will learn

Understand how time series data differs from other types of data
Explore the key challenges that can be solved using time series data
Forecast future values of business metrics using Amazon Forecast
Detect anomalies and deliver forewarnings using Lookout for Equipment
Detect anomalies in business metrics using Amazon Lookout for Metrics
Visualize your predictions to reduce the time to extract insights

Who this book is for

If you're a data analyst, business analyst, or data scientist looking to analyze time series data effectively for solving business problems, this is the book for you. Basic statistics knowledge is assumed, but no machine learning knowledge is necessary. Prior experience with time series data and how it relates to various business problems will help you get the most out of this book. This guide will also help machine learning practitioners find new ways to leverage their skills to build effective time series-based applications.

An Overview of Time Series Analysis
An Overview of Amazon Forecast
Creating a Project and Ingesting Your Data
Training a Predictor with AutoML
Customizing Your Predictor Training
Generating New Forecasts
Improving and Scaling Your Forecast Strategy
An Overview of Amazon Lookout for Equipment
Creating a Dataset and Ingesting Your Data
Training and Evaluating a Model
Scheduling Regular Inferences
Reducing Time to Insights for Anomaly Detections
An Overview of Amazon Lookout for Metrics
Creating and Activating a Detector
Viewing Anomalies and Providing Feedback

�ber die Autorin bzw. den Autor

Micha�l Hoarau is an AI/ML specialist solutions architect (SA) working at Amazon Web Services (AWS). He is an AWS Certified Associate SA. He previously worked as an AI/ML specialist SA at AWS and the EMEA head of data science at GE Digital. He has experience in building product quality prediction systems for multiple industries. He has used forecasting techniques to build virtual sensors for industrial production lines. He has also helped multiple customers build forecasting and anomaly detection systems to increase their business efficiency.

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

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Engberdingdamm 27, Greven, 48268, Germany

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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.

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