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Von der ersten Idee bis zur konkreten Anwendung: Realisieren Sie Data-Science-Projekte in der AWS-Cloud

Der US-Besteller zu Amazon Web Services jetzt auf Deutsch

Das Buch beschreibt alle wichtigen Konzepte und die wichtigsten AWS-Dienste mit vielen Beispielen aus der Praxis

Es deckt den kompletten End-to-End-Prozess von der Entwicklung der Modelle bis zum ihrem konkreten Einsatz ab

Mit Best Practices für alle Aspekte der Modellerstellung einschließlich Training, Deployment, Sicherheit und MLOps

Mit diesem Buch lernen Machine-Learning- und KI-Praktiker:innen, wie sie erfolgreich Data-Science-Projekte mit Amazon Web Services erstellen und in den produktiven Einsatz bringen. Das praxisorientierte Handbuch stellt den KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon vor, der Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung umfasst.

 

Chris Fregly und Antje Barth zeigen Ihnen, wie Sie ML-Pipelines in der Cloud anlegen und die Ergebnisse innerhalb von Minuten in Anwendungen integrieren. Sie erfahren zudem, wie Sie Kosten senken können und die Performance Ihrer Anwendungen optimieren.

 

Wenden Sie den KI- und ML-Stack von Amazon auf reale Use Cases an, insbesondere aus den Bereichen Natural Language Processing, Computer Vision, Betrugserkennung oder dialogfähige Geräte

Nutzen Sie AutoML, um sich wiederholende Aufgaben mit Amazon SageMaker Autopilot zu automatisieren

Tauchen Sie tief in den kompletten Lebenszyklus einer NLP-Modellentwicklung auf BERT-Basis ein und lernen Sie dabei, wie Sie Daten einlesen und analysieren sowie Modelle trainieren und deployen

Bündeln Sie alle Teilschritte eines Workflows zu einer wiederverwendbaren MLOps-Pipeline

Verwenden Sie Amazon Kinesis und Amazon Managed Streaming for Apache Kafka für Echtzeit-ML, Anomalieerkennung und Streaming-Analysen

Profitieren Sie von bewährten Sicherheitspraktiken für das Identitäts- und Zugriffsmanagement, die Authentifizierung und Autorisierung

(Verlagstext)