Schweitzer Fachinformationen
Wenn es um professionelles Wissen geht, ist Schweitzer Fachinformationen wegweisend. Kunden aus Recht und Beratung sowie Unternehmen, öffentliche Verwaltungen und Bibliotheken erhalten komplette Lösungen zum Beschaffen, Verwalten und Nutzen von digitalen und gedruckten Medien.
Mit diesem Buch lernen KI- und Machine-Learning-Praktikerinnen und -Praktiker, wie sie erfolgreich Data-Science-Projekte auf Amazon Web Services (AWS) entwickeln und deployen können. Der KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon gibt Ihnen die Möglichkeit, durch die Vereinigung von Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung Ihre Fähigkeiten zu steigern. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie Pipelines in der Cloud erstellen und ausführen und anschließend die Ergebnisse innerhalb von Minuten statt Tagen in Anwendungen integrieren können. Chris Fregly und Antje Barth machen zudem im gesamten Buch deutlich, wie Sie Ihre Kosten senken und die Leistung verbessern können.
Kapitel 1 bietet einen allgemeinen Überblick über den sehr umfang- und facettenreichen KI- und ML-Stack von Amazon, der ein enorm leistungsfähiges und vielfältiges Angebot an Diensten, Open-Source-Bibliotheken und Infrastrukturen bietet, die für Data-Science-Projekte jeder Komplexität und Größe genutzt werden können.
Kapitel 2 beschreibt, wie Amazons KI- und ML-Stack in realen Anwendungen aus den Bereichen Empfehlungssysteme, Computer Vision, Betrugserkennung, Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU), Conversational Devices, Cognitive Search, Kundenbetreuung, vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) in der Industrie, Hausautomatisierung, Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), aus dem Gesundheitswesen und auch dem Bereich Quantencomputing eingesetzt werden kann.
Kapitel 3 zeigt, wie Sie mit SageMaker Autopilot AutoML nutzen und einige dieser Anwendungsfälle implementieren können.
In den Kapiteln 4 bis 9 wird der komplette Lebenszyklus der Modellentwicklung (Model Development Life Cycle, MDLC) für einen BERT-basierten NLP-Anwendungsfall ausführlich vorgestellt. Die Vorstellung schließt die Datenaufnahme und -analyse, die Auswahl von Features (engl. Feature Selection) und das Feature Engineering, das Modelltraining sowie die Modellabstimmung und -bereitstellung mit Amazon SageMaker, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon EMR, TensorFlow, PyTorch und serverloses Apache Spark mit ein.
In Kapitel 10 wird gezeigt, wie sich alle zuvor gezeigten Teilschritte mithilfe von MLOps auf Basis von SageMaker Pipelines, Kubeflow Pipelines, Apache Airflow, MLflow oder TFX in wiederverwendbaren Pipelines zusammenführen lassen.
Kapitel 11 gibt einen Einblick in den Themenkomplex rund um Echtzeit-ML, Anomalieerkennung und Streaming-Analysen für Echtzeitdatenströme unter Einsatz von Amazon Kinesis und Apache Kafka.
Kapitel 12 stellt eine Vielzahl von bewährten Sicherheitspraktiken für Data-Science-Projekte und -Workflows vor, darunter IAM, Authentifizierung, Autorisierung, Netzwerkisolierung, Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand (Data Encryption at Rest), Post-Quanten-Netzwerkverschlüsselung bei der Übertragung von Daten, Governance und Auditierbarkeit.
Im gesamten Buch finden Sie zahlreiche Tipps dazu, wie Sie die Kosten senken und die Ergebnisse bzw. die Leistungsfähigkeit von Data-Science-Projekten auf AWS verbessern können.
Dieses Buch richtet sich an alle, die auf der Grundlage von Datenanalysen wichtige Geschäftsentscheidungen treffen. Der Leitfaden hilft Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, Machine Learning Engineers, Research Scientists, Anwendungsentwicklerinnen und -entwicklern sowie DevOps Engineers dabei, ihre Kenntnisse des modernen Data-Science-Stacks auszuweiten und ihre Fähigkeiten im Hinblick auf die Entwicklung in der Cloud zu verbessern.
Amazons KI- und Machine-Learning-Stack vereint die Disziplinen Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung und hilft Benutzerinnen und Benutzern, ihre Fähigkeiten über ihre gegenwärtigen Tätigkeiten hinaus zu erweitern. Wir zeigen, wie man Pipelines in der Cloud erstellt und ausführt und dann die Ergebnisse innerhalb von Minuten - nicht in Tagen - in Anwendungen integriert.
Um den größtmöglichen Nutzen aus diesem Buch zu ziehen, sollten Sie idealerweise über die folgenden Kenntnisse verfügen:
Es gibt eine Reihe großartiger Autorinnen und Autoren sowie Quellen, die uns im Hinblick auf dieses Buch inspiriert haben:
Zusätzlich zum Buch haben wir Ihnen eine Webseite (Data Science on AWS, https://datascienceonaws.com) bereitgestellt, die Workshops für Fortgeschrittene, monatliche Webinare, Meet-ups, Videos und Folien zu den Inhalten dieses Buchs bietet.
Außerdem teilen wir regelmäßig relevante Blogbeiträge, Konferenzvorträge, Folien, Termine für Meet-ups und Workshops auf Twitter oder LinkedIn:
Die folgenden typografischen Konventionen werden in diesem Buch eingesetzt:
Kursiv
Kennzeichnet neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen und Dateiendungen.
Konstante...
Dateiformat: ePUBKopierschutz: Wasserzeichen-DRM (Digital Rights Management)
Systemvoraussetzungen:
Das Dateiformat ePUB ist sehr gut für Romane und Sachbücher geeignet - also für „fließenden” Text ohne komplexes Layout. Bei E-Readern oder Smartphones passt sich der Zeilen- und Seitenumbruch automatisch den kleinen Displays an. Mit Wasserzeichen-DRM wird hier ein „weicher” Kopierschutz verwendet. Daher ist technisch zwar alles möglich – sogar eine unzulässige Weitergabe. Aber an sichtbaren und unsichtbaren Stellen wird der Käufer des E-Books als Wasserzeichen hinterlegt, sodass im Falle eines Missbrauchs die Spur zurückverfolgt werden kann.
Weitere Informationen finden Sie in unserer E-Book Hilfe.
