SOWA OPAC : Katalog komputerowy książek, czasopism i zbiorów specjalnych

1 wynik

Książka

W koszyku

Inżynieria danych na platformie AWS : jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego / Chris Fregly, Antje Barth ; przekład: Tomasz Walczak. - Gliwice : Helion, © 2022. - 470, [2] strony : ilustracje, wykresy ; 24 cm.

Autor

Fregly Chris Barth Antje Walczak Tomasz

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Odbiorca

Analitycy danych Programiści

Temat

Amazon (platforma internetowa) Aplikacja internetowa Data science Przetwarzanie w chmurze Sztuczna inteligencja Uczenie maszynowe

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

W książce także ISBN oryginału.

1.Wprowadzenie do danologii na platformie AWS Zalety przetwarzania w chmurze Potoki i procesy w danologii Zalecane praktyki z obszaru MLOps Usługi SI Amazona i zautomatyzowane uczenie maszynowe w narzędziu Amazon SageMaker Pobieranie, eksploracja i przygotowywanie danych na platformie AWS Uczenie i dostrajanie modelu za pomocą narzędzia Amazon SageMaker Instalowanie modeli za pomocą usługi Amazon SageMaker i funkcji AWS Lambda Analizy i uczenie maszynowe dla strumieni danych na platformie AWS Infrastruktura platformy AWS i niestandardowy sprzęt Ograniczanie kosztów za pomocą tagów, budżetów i alertów 2.Zastosowania danologii Innowacje w każdej branży Spersonalizowane rekomendacje produktów Wykrywanie niestosownych materiałów wideo za pomocą usługi Amazon Rekognition Prognozowanie zapotrzebowania Identyfikowanie fałszywych kont za pomocą usługi Amazon Fraud Detector Używanie usługi Amazon Macie do wykrywania wycieków wrażliwych danych Urządzenia konwersacyjne i asystenci głosowi Analiza tekstu i NLP Wyszukiwanie kognitywne i rozumienie języka naturalnego Inteligentne centra obsługi klienta Przemysłowe usługi SI i konserwacja predykcyjna Automatyzacja domu za pomocą narzędzi AWS IoT i Amazon SageMaker Pobieranie informacji medycznych z dokumentów służby zdrowia Samooptymalizująca i inteligentna infrastruktura chmury Kognitywna i predyktywna analityka biznesowa Edukacja następnego pokolenia programistów SI i UM Zaprogramuj naturalny system operacyjny za pomocą przetwarzania kwantowego Wzrost wydajności i obniżenie kosztów 3.Zautomatyzowane uczenie maszynowe Zautomatyzowane uczenie maszynowe w usłudze SageMaker Autopilot Śledzenie wyników eksperymentów za pomocą usługi SageMaker Autopilot Uczenie i instalowanie klasyfikatora tekstu za pomocą usługi SageMaker Autopilot Zautomatyzowane uczenie maszynowe w usłudze Amazon Comprehend 4.Pobieranie danych do chmury Jeziora danych Kierowanie zapytań do jeziora danych w S3 za pomocą usługi Amazon Athena Ciągłe pobieranie nowych danych za pomocą narzędzia AWS Glue Crawler Stosowanie architektury Lake House za pomocą usługi Amazon Redshift Spectrum Wybór między narzędziami Amazon Athena a Amazon Redshift 5.Eksplorowanie zbioru danych Narzędzia do eksplorowania danych w AWS Wizualizowanie jeziora danych w środowisku SageMaker Studio Zapytania dotyczące hurtowni danych Tworzenie paneli kontrolnych za pomocą usługi Amazon CjuickSight Wykrywanie problemów z jakością danych za pomocą narzędzi Amazon SageMaker i Apache Spark Wykrywanie tendencyjności w zbiorze danych Wykrywanie zmian różnego rodzaju za pomocą usługi SageMaker Clarify Analizowanie danych za pomocą usługi AWS Glue DataBrew Zmniejszanie kosztów i zwiększanie wydajności 6.Przygotowywanie zbioru danych do uczenia modelu Wybieranie i inżynieria cech Skalowanie inżynierii cech za pomocą zadań SageMaker Processing Udostępnianie cech za pomocą repozytorium cech z platformy SageMaker Wczytywanie i przekształcanie danych w usłudze SageMaker Data Wrangler Śledzenie historii artefaktów i eksperymentów na platformie Amazon SageMaker Wczytywanie i przekształcanie danych za pomocą usługi AWS Glue DataBrew 7.Uczenie pierwszego modelu Infrastruktura platformy SageMaker Instalowanie wyuczonego modelu BERT za pomocą usługi SageMaker JumpStart Tworzenie modelu w platformie SageMaker Krótka historia przetwarzania języka naturalnego Architektura Transformer w algorytmie BERT Uczenie modelu BERT od podstaw Dostrajanie wstępnie wyuczonego modelu BERT Tworzenie skryptu uczenia Uruchamianie skryptu uczenia w usłudze SageMaker Notebook Ocena modeli Debugowanie i profilowanie procesu uczenia modelu w usłudze SageMaker Debugger Interpretowanie i wyjaśnianie predykcji modelu Wykrywanie tendencyjności modelu i wyjaśnianie predykcji Dodatkowe metody uczenia algorytmu BERT 8.Uczenie i optymalizowanie modeli na dużą skalę Automatyczne znajdowanie optymalnych hiperparametrów dla modelu Stosowanie ciepłego startu dla dodatkowych zadań dostrajania hiperparametrów na platformie SageMaker Skalowanie poziome uczenia rozproszonego na platformie SageMaker 9.Instalowanie modeli w środowisku produkcyjnym Predykcje w czasie rzeczywistym czy w trybie wsadowym? Generowanie predykcji w czasie rzeczywistym za pomocą punktów końcowych platformy SageMaker Automatyczne skalowanie punktów końcowych platformy SageMaker za pomocą usługi Amazon CloudWatch Strategie instalowania nowych i zaktualizowanych modeli Testowanie i porównywanie nowych modeli Monitorowanie pracy modelu i wykrywanie zmian Monitorowanie jakości danych w punktach końcowych platformy SageMaker Monitorowanie jakości modelu w zainstalowanych punktach końcowych platformy SageMaker Monitorowanie zmian tendencyjności w zainstalowanych punktach końcowych platformy SageMaker Monitorowanie zmian wkładu cech w zainstalowanych punktach końcowych platformy SageMaker Wsadowe generowanie predykcji za pomocą usługi przekształcania wsadowego na platformie SageMaker Funkcje AWS Lambda i usługa Amazon API Gateway Optymalizowanie modeli i zarządzanie nimi na obrzeżach sieci Instalowanie modelu opartego na platformie PyTorch za pomocą narzędzia TorchServe Generowanie predykcji przez algorytm BERT oparty na platformie TensorFlow na platformie AWS Deep Java Library 10.Potoki i MLOps MLOps Potoki programowe Potoki uczenia maszynowego Koordynowanie potoku za pomocą usługi SageMaker Pipelines Automatyzacja w usłudze SageMaker Pipelines Inne sposoby tworzenia potoków Procesy z udziałem człowieka 11.Analizy i uczenie maszynowe dla danych przesyłanych strumieniowo Uczenie w trybach online i offline Aplikacje strumieniowe Zapytania oparte na oknach dotyczące strumieniowanych danych Analiza i uczenie maszynowe na podstawie strumieni na platformie AWS Klasyfikowanie recenzji produktów w czasie rzeczywistym za pomocą narzędzi Amazon Kinesis, AWS Lambda i Amazon SageMaker Implementowanie pobierania strumieniowanych danych za pomocą usługi Kinesis Data Firehose Podsumowywanie recenzji produktów w czasie rzeczywistym na podstawie analizy strumienia Konfigurowanie usługi Amazon Kinesis Data Analytics Aplikacje w usłudze Kinesis Data Analytics Klasyfikowanie recenzji produktów za pomocą narzędzi Apache Kafka, AWS Lambda i Amazon SageMaker 12. Bezpieczna danologia na platformie AWS Model podziału odpowiedzialności między platformę AWS i klientów Korzystanie z usługi IAM na platformie AWS Izolacja środowisk obliczeniowych i sieciowych Zabezpieczanie dostępu do danych w S3 Szyfrowanie danych w spoczynku Szyfrowanie danych w tranzycie Zabezpieczanie instancji z notatnikami platformy SageMaker Zabezpieczanie środowiska SageMaker Studio Zabezpieczanie zadań i modeli platformy SageMaker Zabezpieczanie usługi AWS Lake Formation Zabezpieczanie danych uwierzytelniających do bazy za pomocą AWS Secrets Manager Nadzór Audytowalność

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 153017 N (1 egz.)