-
Biznes i ekonomia
- Bitcoin
- Bizneswoman
- Coaching
- Controlling
- E-biznes
- Ekonomia
- Finanse
- Giełda i inwestycje
- Kompetencje osobiste
- Komputer w biurze
- Komunikacja i negocjacje
- Mała firma
- Marketing
- Motywacja
- Multimedialne szkolenia
- Nieruchomości
- Perswazja i NLP
- Podatki
- Polityka społeczna
- Poradniki
- Prezentacje
- Przywództwo
- Public Relation
- Raporty, analizy
- Sekret
- Social Media
- Sprzedaż
- Start-up
- Twoja kariera
- Zarządzanie
- Zarządzanie projektami
- Zasoby ludzkie (HR)
-
Dla dzieci
-
Dla młodzieży
-
Edukacja
-
Encyklopedie, słowniki
-
E-prasa
-
Historia
-
Informatyka
- Aplikacje biurowe
- Aplikacje biznesowe
- Bazy danych
- Bioinformatyka
- Biznes IT
- CAD/CAM
- Digital Lifestyle
- DTP
- Elektronika
- Fotografia cyfrowa
- Grafika komputerowa
- Gry
- Hacking
- Hardware
- IT w ekonomii
- Pakiety naukowe
- Podręczniki szkolne
- Podstawy komputera
- Programowanie
- Programowanie mobilne
- Serwery internetowe
- Sieci komputerowe
- Start-up
- Systemy operacyjne
- Sztuczna inteligencja
- Technologia dla dzieci
- Webmasterstwo
-
Inne
-
Języki obce
-
Kultura i sztuka
-
Lektury szkolne
-
Literatura
- Antologie
- Ballada
- Dla dorosłych
- Dramat
- Dzienniki, pamiętniki, listy
- Epos, epopeja
- Esej
- Fantastyka i science-fiction
- Felietony
- Fikcja
- Humor, satyra
- Inne
- Klasyczna
- Kryminał
- Literatura faktu
- Literatura piękna
- Mity i legendy
- Nobliści
- Nowele
- Obyczajowa
- Okultyzm i magia
- Opowiadania
- Pamiętniki
- Podróże
- Poemat
- Poezja
- Polityka
- Popularnonaukowa
- Powieść
- Powieść historyczna
- Proza
- Przygodowa
- Publicystyka
- Reportaż
- Romans i literatura obyczajowa
- Sensacja
- Thriller, Horror
- Wywiady i wspomnienia
-
Nauki przyrodnicze
-
Nauki społeczne
-
Podręczniki szkolne
-
Popularnonaukowe i akademickie
- Archeologia
- Bibliotekoznawstwo
- Filmoznawstwo
- Filologia
- Filologia polska
- Filozofia
- Finanse i bankowość
- Geografia
- Gospodarka
- Handel. Gospodarka światowa
- Historia i archeologia
- Historia sztuki i architektury
- Kulturoznawstwo
- Lingwistyka
- Literaturoznawstwo
- Logistyka
- Matematyka
- Medycyna
- Nauki humanistyczne
- Pedagogika
- Pomoce naukowe
- Popularnonaukowa
- Pozostałe
- Psychologia
- Socjologia
- Teatrologia
- Teologia
- Teorie i nauki ekonomiczne
- Transport i spedycja
- Wychowanie fizyczne
- Zarządzanie i marketing
-
Poradniki
-
Poradniki do gier
-
Poradniki zawodowe i specjalistyczne
-
Prawo
- BHP
- Historia
- Kodeks drogowy. Prawo jazdy
- Nauki prawne
- Ochrona zdrowia
- Ogólne, kompendium wiedzy
- Podręczniki akademickie
- Pozostałe
- Prawo budowlane i lokalowe
- Prawo cywilne
- Prawo finansowe
- Prawo gospodarcze
- Prawo gospodarcze i handlowe
- Prawo karne
- Prawo karne. Przestępstwa karne. Kryminologia
- Prawo międzynarodowe
- Prawo międzynarodowe i zagraniczne
- Prawo ochrony zdrowia
- Prawo oświatowe
- Prawo podatkowe
- Prawo pracy i ubezpieczeń społecznych
- Prawo publiczne, konstytucyjne i administracyjne
- Prawo rodzinne i opiekuńcze
- Prawo rolne
- Prawo socjalne, prawo pracy
- Prawo Unii Europejskiej
- Przemysł
- Rolne i ochrona środowiska
- Słowniki i encyklopedie
- Zamówienia publiczne
- Zarządzanie
-
Przewodniki i podróże
- Afryka
- Albumy
- Ameryka Południowa
- Ameryka Środkowa i Północna
- Australia, Nowa Zelandia, Oceania
- Austria
- Azja
- Bałkany
- Bliski Wschód
- Bułgaria
- Chiny
- Chorwacja
- Czechy
- Egipt
- Europa
- Francja
- Góry
- Grecja
- Hiszpania
- Holandia
- Islandia
- Litwa
- Mapy, Plany miast, Atlasy
- Miniprzewodniki
- Niemcy
- Podróże aktywne
- Polska
- Portugalia
- Pozostałe
- Rosja
- Rumunia
- Słowacja
- Słowenia
- Szwecja
- Świat
- Turcja
- Ukraina
- Węgry
- Wielka Brytania
- Włochy
-
Psychologia
- Filozofie życiowe
- Komunikacja międzyludzka
- Mindfulness
- Ogólne
- Perswazja i NLP
- Psychologia akademicka
- Psychologia duszy i umysłu
- Psychologia pracy
- Relacje i związki
- Rodzicielstwo i psychologia dziecka
- Rozwiązywanie problemów
- Rozwój intelektualny
- Sekret
- Seksualność
- Uwodzenie
- Wygląd i wizerunek
- Życiowe filozofie
-
Religia
-
Sport, fitness, diety
-
Technika i mechanika
-
Biznes i ekonomia
- Bitcoin
- Bizneswoman
- Coaching
- E-biznes
- Ekonomia
- Finanse
- Giełda i inwestycje
- Kompetencje osobiste
- Komunikacja i negocjacje
- Mała firma
- Marketing
- Motywacja
- Nieruchomości
- Perswazja i NLP
- Poradniki
- Prezentacje
- Przywództwo
- Public Relation
- Sekret
- Social Media
- Sprzedaż
- Start-up
- Twoja kariera
- Zarządzanie
- Zarządzanie projektami
- Zasoby ludzkie (HR)
-
Dla dzieci
-
Dla młodzieży
-
Edukacja
-
Encyklopedie, słowniki
-
Historia
-
Informatyka
-
Inne
-
Języki obce
-
Kultura i sztuka
-
Lektury szkolne
-
Literatura
- Antologie
- Ballada
- Dla dorosłych
- Dramat
- Dzienniki, pamiętniki, listy
- Epos, epopeja
- Esej
- Fantastyka i science-fiction
- Felietony
- Fikcja
- Humor, satyra
- Inne
- Klasyczna
- Kryminał
- Literatura faktu
- Literatura piękna
- Nobliści
- Nowele
- Obyczajowa
- Opowiadania
- Pamiętniki
- Podróże
- Poezja
- Polityka
- Popularnonaukowa
- Powieść
- Powieść historyczna
- Proza
- Przygodowa
- Publicystyka
- Reportaż
- Romans i literatura obyczajowa
- Sensacja
- Thriller, Horror
- Wywiady i wspomnienia
-
Nauki przyrodnicze
-
Nauki społeczne
-
Popularnonaukowe i akademickie
-
Poradniki
-
Prawo
-
Przewodniki i podróże
-
Psychologia
- Filozofie życiowe
- Komunikacja międzyludzka
- Mindfulness
- Ogólne
- Perswazja i NLP
- Psychologia akademicka
- Psychologia duszy i umysłu
- Psychologia pracy
- Relacje i związki
- Rodzicielstwo i psychologia dziecka
- Rozwiązywanie problemów
- Rozwój intelektualny
- Sekret
- Seksualność
- Uwodzenie
- Wygląd i wizerunek
- Życiowe filozofie
-
Religia
-
Sport, fitness, diety
-
Bazy danych
-
Big Data
-
Biznes i ekonomia
-
Cyberbezpieczeństwo
-
Data Science
-
DevOps
-
Dla dzieci
-
Elektronika
-
Grafika/Wideo/CAX
-
Gry
-
Microsoft Office
-
Narzędzia programistyczne
-
Programowanie
-
Rozwój osobisty
-
Sieci komputerowe
-
Systemy operacyjne
-
Testowanie oprogramowania
-
Urządzenia mobilne
-
UX/UI
-
Web development
AWS provides a wide range of solutions to help automate a machine learning workflow with just a few lines of code. With this practical book, you'll learn how to automate a machine learning pipeline using the various AWS services.
Automated Machine Learning on AWS begins with a quick overview of what the machine learning pipeline/process looks like and highlights the typical challenges that you may face when building a pipeline. Throughout the book, you'll become well versed with various AWS solutions such as Amazon SageMaker Autopilot, AutoGluon, and AWS Step Functions to automate an end-to-end ML process with the help of hands-on examples. The book will show you how to build, monitor, and execute a CI/CD pipeline for the ML process and how the various CI/CD services within AWS can be applied to a use case with the Cloud Development Kit (CDK). You'll understand what a data-centric ML process is by working with the Amazon Managed Services for Apache Airflow and then build a managed Airflow environment. You'll also cover the key success criteria for an MLSDLC implementation and the process of creating a self-mutating CI/CD pipeline using AWS CDK from the perspective of the platform engineering team.
By the end of this AWS book, you'll be able to effectively automate a complete machine learning pipeline and deploy it to production.
- Automated Machine Learning on AWS
- Foreword
- Contributors
- About the author
- About the reviewer
- Preface
- Who this book is for
- What this book covers
- To get the most out of this book
- Download the example code files
- Download the color images
- Conventions used
- Get in touch
- Share Your Thoughts
- Section 1: Fundamentals of the Automated Machine Learning Process and AutoML on AWS
- Chapter 1: Getting Started with Automated Machine Learning on AWS
- Technical requirements
- Overview of the ML process
- Complexities in the ML process
- An example of the end-to-end ML process
- Introducing ACME Fishing Logistics
- The case for ML
- Getting insights from the data
- Building the right model
- Training the model
- Evaluating the trained model
- Exploring possible next steps
- Tuning our model
- Deploying the optimized model into production
- Streamlining the ML process with AutoML
- How AWS makes automating the ML development and deployment process easier
- Summary
- Chapter 2: Automating Machine Learning Model Development Using SageMaker Autopilot
- Technical requirements
- Introducing the AWS AI and ML landscape
- Overview of SageMaker Autopilot
- Overcoming automation challenges with SageMaker Autopilot
- Getting started with SageMaker Studio
- Preparing the experiment data
- Starting the Autopilot experiment
- Running the Autopilot experiment
- Post-experimentation tasks
- Using the SageMaker SDK to automate the ML experiment
- Codifying the Autopilot experiment
- Analyzing the Autopilot experiment with code
- Deploying the best candidate
- Cleaning up
- Summary
- Chapter 3: Automating Complicated Model Development with AutoGluon
- Technical requirements
- Introducing the AutoGluon library
- Using AutoGluon for tabular data
- Prerequisites
- Creating the AutoML experiment with AutoGluon
- Evaluating the experiment results
- Using AutoGluon for image data
- Prerequisites
- Creating an image prediction experiment
- Evaluating the experiment results
- Summary
- Section 2: Automating the Machine Learning Process with Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD)
- Chapter 4: Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD) for Machine Learning
- Technical requirements
- Introducing the CI/CD methodology
- Introducing the CI part of CI/CD
- Introducing the CD part of CI/CD
- Closing the loop
- Automating ML with CI/CD
- Taking a deployment-centric approach
- Creating an MLOps methodology
- Creating a CI/CD pipeline on AWS
- Using the AWS CI/CD toolchain
- Working with additional AWS developer tools
- Creating a cloud-native CI/CD pipeline for a production ML model
- Preparing the development environment
- Creating the pipeline artifact repository
- Developing the application artifacts
- Summary
- Chapter 5: Continuous Deployment of a Production ML Model
- Technical requirements
- Deploying the CI/CD pipeline
- Codifying the pipeline construct
- Creating the CDK application
- Deploying the pipeline application
- Building the ML model artifacts
- Reviewing the modeling file
- Reviewing the application file
- Reviewing the model serving files
- Reviewing the container build file
- Committing the ML artifacts
- Executing the automated ML model deployment
- Cleanup
- Summary
- Section 3: Optimizing a Source Code-Centric Approach to Automated Machine Learning
- Chapter 6: Automating the Machine Learning Process Using AWS Step Functions
- Technical requirements
- Introducing AWS Step Functions
- Creating a state machine
- Addressing state machine complexity
- Using the Step Functions Data Science SDK for CI/CD
- Building the CI/CD pipeline resources
- Updating the development environment
- Creating the pipeline artifact repository
- Building the pipeline application artifacts
- Deploying the CI/CD pipeline
- Summary
- Chapter 7: Building the ML Workflow Using AWS Step Functions
- Technical requirements
- Building the state machine workflow
- Setting up the service permissions
- Creating an ML workflow
- Performing the integration test
- Monitoring the pipelines progress
- Summary
- Section 4: Optimizing a Data-Centric Approach to Automated Machine Learning
- Chapter 8: Automating the Machine Learning Process Using Apache Airflow
- Technical requirements
- Introducing Apache Airflow
- Introducing Amazon MWAA
- Using Airflow to process the abalone dataset
- Configuring the MWAA prerequisites
- Configuring the MWAA environment
- Summary
- Chapter 9: Building the ML Workflow Using Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
- Technical requirements
- Developing the data-centric workflow
- Building and unit testing the data ETL artifacts
- Building the Airflow DAG
- Creating synthetic Abalone survey data
- Executing the data-centric workflow
- Cleanup
- Summary
- Section 5: Automating the End-to-End Production Application on AWS
- Chapter 10: An Introduction to the Machine Learning Software Development Life Cycle (MLSDLC)
- Technical requirements
- Introducing the MLSDLC
- Building the application platform
- Examining the role of the application owner
- Examining the role of the platform engineers
- Examining the role of the frontend developers
- Examining ML and data engineering roles
- Creating a SageMaker Feature Store
- Creating ML artifacts
- Creating continuous training artifacts
- Understanding the security lens
- Securing the data
- Securing the code
- Securing the website
- Summary
- Chapter 11: Continuous Integration, Deployment, and Training for the MLSDLC
- Technical requirements
- Codifying the continuous integration stage
- Building the integration artifacts
- Building the test artifacts
- Building the production artifacts
- Automating the continuous integration process
- Managing the continuous deployment stage
- Reviewing the build phase
- Reviewing the test phase
- Reviewing the deploy and maintain phases
- Reviewing the application user experience
- Managing continuous training
- Creating new Abalone survey data
- Reviewing the continuous training process
- Cleanup
- Summary
- Further reading
- Why subscribe?
- Other Books You May Enjoy
- Packt is searching for authors like you
- Share Your Thoughts
- Tytuły: Automated Machine Learning on AWS
- Autor: Trenton Potgieter
- Tytuł oryginału: Automated Machine Learning on AWS
- ISBN Ebooka: 9781801814522, 9781801814522
- Data wydania: 2022-04-15
- Identyfikator pozycji: e_2t1p
- Kategorie:
- Wydawca: Packt Publishing