Инжиниринг данных на платформе AWS. Как создать

Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego

Autorzy: Chris Fregly, Antje Barth

Wydawca: Helion

Rok wydania: 2022

Tłumaczenie: Tomasz Walczak

ISBN: 978-83-283-9128-4

Format: 168x237

Oprawa: miękka

Stron: 472

Książka jest nowa

Cena okładkowa książki: 129.00 zł > cenę promocyjną znajdziesz na naszej aukcji!

Platforma Amazon Web Services jest uważana za największą i najbardziej dojrzałą chmurę obliczeniową. Zapewnia bogaty zestaw specjalistycznych narzędzi ułatwiających realizację projektów z zakresu inżynierii danych i uczenia maszynowego. W ten sposób inżynierowie danych, architekci i menedżerowie mogą szybko zacząć używać danych do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. Uzyskanie optymalnej efektywności pracy takich projektów wymaga jednak dobrego rozeznania w możliwościach poszczególnych narzędzi, usług i bibliotek.

Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi szybko nauczysz się tworzyć i uruchamiać procesy w chmurze, a następnie integrować wyniki z aplikacjami. Zapoznasz się ze scenariuszami stosowania technik sztucznej inteligencji: przetwarzania języka naturalnego, rozpoznawania obrazów, wykrywania oszustw, wyszukiwania kognitywnego czy wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym. Ponadto dowiesz się, jak łączyć cykle rozwoju modeli z pobieraniem i analizą danych w powtarzalnych potokach MLOps. W książce znajdziesz też zbiór technik zabezpieczania projektów i procesów z obszaru inżynierii danych, takich jak stosowanie usługi IAM, uwierzytelnianie, autoryzacja, izolacja sieci, szyfrowanie danych w spoczynku czy postkwantowe szyfrowanie sieci dla danych w tranzycie.

Najciekawsze zagadnienia:

• narzędzia AWS związane ze sztuczną inteligencją i z uczeniem maszynowym
• kompletny cykl rozwoju modelu przetwarzania języka naturalnego
• powtarzalne potoki MLOps
• uczenie maszynowe w czasie rzeczywistym
• wykrywanie anomalii i analiza strumieni danych
• zabezpieczanie projektów i procesów z obszaru inżynierii danych

AWS i inżynieria danych: tak zwiększysz wydajność i obniżysz koszty!

Implementowanie solidnego kompletnego procesu uczenia maszynowego to żmudne zadanie, dodatkowo komplikowane przez szeroki zakres dostępnych narzędzi i technologii. Autorzy wykonali świetną robotę, a jej efekty pomogą zarówno nowicjuszom, jak i doświadczonym praktykom realizować to zadanie z wykorzystaniem możliwości, jakie dają usługi AWS