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Predictive analytics is a complex domain requiring coding skills, an understanding of the mathematical concepts underpinning machine learning algorithms, and the ability to create compelling data visualizations. Following AWS simplifying Machine learning, this book will help you bring predictive analytics projects to fruition in three easy steps: data preparation, model tuning, and model selection.
This book will introduce you to the Amazon Machine Learning platform and will implement core data science concepts such as classification, regression, regularization, overfitting, model selection, and evaluation. Furthermore, you will learn to leverage the Amazon Web Service (AWS) ecosystem for extended access to data sources, implement realtime predictions, and run Amazon Machine Learning projects via the command line and the Python SDK.
Towards the end of the book, you will also learn how to apply these services to other problems, such as text mining, and to more complex datasets.
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Towards the end of the book, you will also learn how to apply these services to other problems, such as text mining, and to more complex datasets.
- 1. Introduction to Machine Learning and Predictive Analytics
- 2. Machine Learning Definitions and Concepts
- 3. Overview of an Amazon Machine Learning Workflow
- 4. Loading and Preparing the Dataset
- 5. Model Creation
- 6. Predictions and Performances
- 7. Command Line and SDK
- 8. Creating Datasources from Redshift
- 9. Building a Streaming Data Analysis Pipeline
- Titel: Effective Amazon Machine Learning. Expert web services for machine learning on cloud
- Autor: Alexis Perrier
- Originaler Titel: Effective Amazon Machine Learning. Expert web services for machine learning on cloud
- ISBN: 9781785881794, 9781785881794
- Veröffentlichungsdatum: 2017-04-25
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_15i7
- Verleger: Packt Publishing