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

Data premiery: 9 sierpnia 2022

Autorzy: Chris Fregly, Antje Barth

Wydawnictwo: Helion

Do premiery zostało

Dzień(s)

:

Godzina(y)

:

Minut(y)

:

Sekund(y)

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
Podobne książki
Share This