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Herausgeber: 
  • Marcus Fraaß
    Autor(en): 
  • Chris Fregly
  • Antje Barth
  • Data Science mit AWS: End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  März 2022  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Big Data / Cloud / Cloud Services / Computer Vision / Continuous AI / Data Engineering / Data Mining / Datenanalyse / deployment / KI / Künstliche Intelligenz / Modelltraining / Natural Language Processing / NLP / python
    ISBN:  9783960091844 
    EAN-Code: 
    9783960091844 
    Verlag:  O'Reilly 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Deutsch  
    Dimensionen:  H 240 mm / B 165 mm / D 35 mm 
    Gewicht:  958 gr 
    Seiten:  550 
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    Inhalt:
    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. Es bietet einen detaillierten Einblick in den KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon, der Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung vereint. Chris Fregly und Antje Barth beschreiben verständlich und umfassend, wie Sie das breite Spektrum an AWS-Tools nutzbringend für Ihre ML-Projekte einsetzen.

    Der praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen konkret, wie Sie ML-Pipelines in der Cloud erstellen und die Ergebnisse dann innerhalb von Minuten in Anwendungen integrieren. Sie erfahren, wie Sie alle Teilschritte eines Workflows zu einer wiederverwendbaren MLOps-Pipeline bündeln, und Sie lernen zahlreiche reale Use Cases zum Beispiel aus den Bereichen Natural Language Processing, Computer Vision oder Betrugserkennung kennen. Im gesamten Buch wird zudem erläutert, wie Sie Kosten senken und die Performance Ihrer Anwendungen optimieren können.

      



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