Категорії
Електронні книги
-
Бізнес та економіка
- Біткойн
- Ділова жінка
- Коучинг
- Контроль
- Електронний бізнес
- Економіка
- Фінанси
- Фондова біржа та інвестиції
- Особисті компетенції
- Комп'ютер в офісі
- Комунікація та переговори
- Малий бізнес
- Маркетинг
- Мотивація
- Мультимедійне навчання
- Нерухомість
- Переконання та НЛП
- Податки
- Соціальна політика
- Порадники
- Презентації
- Лідерство
- Зв'язки з громадськістю
- Звіти, аналізи
- Секрет
- Соціальні засоби комунікації
- Продаж
- Стартап
- Ваша кар'єра
- Управління
- Управління проектами
- Людські ресурси (HR)
-
Для дітей
-
Для молоді
-
Освіта
-
Енциклопедії, словники
-
Електронна преса
- Architektura i wnętrza
- Безпека життєдіяльності
- Biznes i Ekonomia
- Будинок та сад
- Електронний бізнес
- Ekonomia i finanse
- Фінанси
- Особисті фінанси
- Бізнес
- Фотографія
- Інформатика
- Відділ кадрів та оплата праці
- Комп'ютери, Excel
- Бухгалтерія
- Культура та література
- Наукові та академічні
- Охорона навколишнього середовища
- Впливові
- Освіта
- Податки
- Подорожі
- Психологія
- Релігія
- Сільське господарство
- Ринок книг і преси
- Транспорт та спедиція
- Здоров'я та краса
-
Історія
-
Інформатика
- Офісні застосунки
- Бази даних
- Біоінформатика
- Бізнес ІТ
- CAD/CAM
- Digital Lifestyle
- DTP
- Електроніка
- Цифрова фотографія
- Комп'ютерна графіка
- Ігри
- Хакування
- Hardware
- IT w ekonomii
- Наукові пакети
- Шкільні підручники
- Основи комп'ютера
- Програмування
- Мобільне програмування
- Інтернет-сервери
- Комп'ютерні мережі
- Стартап
- Операційні системи
- Штучний інтелект
- Технологія для дітей
- Вебмайстерність
-
Інше
-
Іноземні мови
-
Культура та мистецтво
-
Шкільні читанки
-
Література
- Антології
- Балада
- Біографії та автобіографії
- Для дорослих
- Драми
- Журнали, щоденники, листи
- Епос, епопея
- Нарис
- Наукова фантастика та фантастика
- Фельєтони
- Художня література
- Гумор, сатира
- Інше
- Класичний
- Кримінальний роман
- Нехудожня література
- Художня література
- Mity i legendy
- Лауреати Нобелівської премії
- Новели
- Побутовий роман
- Okultyzm i magia
- Оповідання
- Спогади
- Подорожі
- Оповідна поезія
- Поезія
- Політика
- Науково-популярна
- Роман
- Історичний роман
- Проза
- Пригодницька
- Журналістика
- Роман-репортаж
- Romans i literatura obyczajowa
- Сенсація
- Трилер, жах
- Інтерв'ю та спогади
-
Природничі науки
-
Соціальні науки
-
Шкільні підручники
-
Науково-популярна та академічна
- Археологія
- Bibliotekoznawstwo
- Кінознавство / Теорія кіно
- Філологія
- Польська філологія
- Філософія
- Finanse i bankowość
- Географія
- Економіка
- Торгівля. Світова економіка
- Історія та археологія
- Історія мистецтва і архітектури
- Культурологія
- Мовознавство
- літературні студії
- Логістика
- Математика
- Ліки
- Гуманітарні науки
- Педагогіка
- Навчальні засоби
- Науково-популярна
- Інше
- Психологія
- Соціологія
- Театральні студії
- Богослов’я
- Економічні теорії та науки
- Transport i spedycja
- Фізичне виховання
- Zarządzanie i marketing
-
Порадники
-
Ігрові посібники
-
Професійні та спеціальні порадники
-
Юридична
- Безпека життєдіяльності
- Історія
- Дорожній кодекс. Водійські права
- Юридичні науки
- Охорона здоров'я
- Загальне, компендіум
- Академічні підручники
- Інше
- Закон про будівництво і житло
- Цивільне право
- Фінансове право
- Господарське право
- Господарське та комерційне право
- Кримінальний закон
- Кримінальне право. Кримінальні злочини. Кримінологія
- Міжнародне право
- Міжнародне та іноземне право
- Закон про охорону здоров'я
- Закон про освіту
- Податкове право
- Трудове право та законодавство про соціальне забезпечення
- Громадське, конституційне та адміністративне право
- Кодекс про шлюб і сім'ю
- Аграрне право
- Соціальне право, трудове право
- Законодавство Євросоюзу
- Промисловість
- Сільське господарство та захист навколишнього середовища
- Словники та енциклопедії
- Державні закупівлі
- Управління
-
Путівники та подорожі
- Африка
- Альбоми
- Південна Америка
- Центральна та Північна Америка
- Австралія, Нова Зеландія, Океанія
- Австрія
- Азії
- Балкани
- Близький Схід
- Болгарія
- Китай
- Хорватія
- Чеська Республіка
- Данія
- Єгипет
- Естонія
- Європа
- Франція
- Гори
- Греція
- Іспанія
- Нідерланди
- Ісландія
- Литва
- Латвія
- Mapy, Plany miast, Atlasy
- Мініпутівники
- Німеччина
- Норвегія
- Активні подорожі
- Польща
- Португалія
- Інше
- Przewodniki po hotelach i restauracjach
- Росія
- Румунія
- Словаччина
- Словенія
- Швейцарія
- Швеція
- Світ
- Туреччина
- Україна
- Угорщина
- Велика Британія
- Італія
-
Психологія
- Філософія життя
- Kompetencje psychospołeczne
- Міжособистісне спілкування
- Mindfulness
- Загальне
- Переконання та НЛП
- Академічна психологія
- Психологія душі та розуму
- Психологія праці
- Relacje i związki
- Батьківство та дитяча психологія
- Вирішення проблем
- Інтелектуальний розвиток
- Секрет
- Сексуальність
- Спокушання
- Зовнішній вигляд та імідж
- Філософія життя
-
Релігія
-
Спорт, фітнес, дієти
-
Техніка і механіка
Аудіокниги
-
Бізнес та економіка
- Біткойн
- Ділова жінка
- Коучинг
- Контроль
- Електронний бізнес
- Економіка
- Фінанси
- Фондова біржа та інвестиції
- Особисті компетенції
- Комунікація та переговори
- Малий бізнес
- Маркетинг
- Мотивація
- Нерухомість
- Переконання та НЛП
- Податки
- Порадники
- Презентації
- Лідерство
- Зв'язки з громадськістю
- Секрет
- Соціальні засоби комунікації
- Продаж
- Стартап
- Ваша кар'єра
- Управління
- Управління проектами
- Людські ресурси (HR)
-
Для дітей
-
Для молоді
-
Освіта
-
Енциклопедії, словники
-
Історія
-
Інформатика
-
Інше
-
Іноземні мови
-
Культура та мистецтво
-
Шкільні читанки
-
Література
- Антології
- Балада
- Біографії та автобіографії
- Для дорослих
- Драми
- Журнали, щоденники, листи
- Епос, епопея
- Нарис
- Наукова фантастика та фантастика
- Фельєтони
- Художня література
- Гумор, сатира
- Інше
- Класичний
- Кримінальний роман
- Нехудожня література
- Художня література
- Mity i legendy
- Лауреати Нобелівської премії
- Новели
- Побутовий роман
- Okultyzm i magia
- Оповідання
- Спогади
- Подорожі
- Поезія
- Політика
- Науково-популярна
- Роман
- Історичний роман
- Проза
- Пригодницька
- Журналістика
- Роман-репортаж
- Romans i literatura obyczajowa
- Сенсація
- Трилер, жах
- Інтерв'ю та спогади
-
Природничі науки
-
Соціальні науки
-
Науково-популярна та академічна
-
Порадники
-
Професійні та спеціальні порадники
-
Юридична
-
Путівники та подорожі
-
Психологія
- Філософія життя
- Міжособистісне спілкування
- Mindfulness
- Загальне
- Переконання та НЛП
- Академічна психологія
- Психологія душі та розуму
- Психологія праці
- Relacje i związki
- Батьківство та дитяча психологія
- Вирішення проблем
- Інтелектуальний розвиток
- Секрет
- Сексуальність
- Спокушання
- Зовнішній вигляд та імідж
- Філософія життя
-
Релігія
-
Спорт, фітнес, дієти
-
Техніка і механіка
Відеокурси
-
Бази даних
-
Big Data
-
Biznes, ekonomia i marketing
-
Кібербезпека
-
Data Science
-
DevOps
-
Для дітей
-
Електроніка
-
Графіка / Відео / CAX
-
Ігри
-
Microsoft Office
-
Інструменти розробки
-
Програмування
-
Особистісний розвиток
-
Комп'ютерні мережі
-
Операційні системи
-
Тестування програмного забезпечення
-
Мобільні пристрої
-
UX/UI
-
Веброзробка, Web development
-
Управління
Подкасти
- Електронні книги
- Big data (Великі дані)
- Машинне навчання
- Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego
Деталі електронної книги

Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego
Platforma Amazon Web Services jest uważana za największą i najbardziej dojrzałą chmurę obliczeniową. Zapewnia bogaty zestaw specjalistycznych narzędzi ułatwiających realizację projektów z zakresu inżynierii danych i uczenia maszynowego. W ten sposób inżynierowie danych, architekci i menedżerowie mogą szybko zacząć używać danych do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. Uzyskanie optymalnej efektywności pracy takich projektów wymaga jednak dobrego rozeznania w możliwościach poszczególnych narzędzi, usług i bibliotek.
Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi szybko nauczysz się tworzyć i uruchamiać procesy w chmurze, a następnie integrować wyniki z aplikacjami. Zapoznasz się ze scenariuszami stosowania technik sztucznej inteligencji: przetwarzania języka naturalnego, rozpoznawania obrazów, wykrywania oszustw, wyszukiwania kognitywnego czy wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym. Ponadto dowiesz się, jak łączyć cykle rozwoju modeli z pobieraniem i analizą danych w powtarzalnych potokach MLOps. W książce znajdziesz też zbiór technik zabezpieczania projektów i procesów z obszaru inżynierii danych, takich jak stosowanie usługi IAM, uwierzytelnianie, autoryzacja, izolacja sieci, szyfrowanie danych w spoczynku czy postkwantowe szyfrowanie sieci dla danych w tranzycie.
Najciekawsze zagadnienia:
- narzędzia AWS związane ze sztuczną inteligencją i z uczeniem maszynowym
- kompletny cykl rozwoju modelu przetwarzania języka naturalnego
- powtarzalne potoki MLOps
- uczenie maszynowe w czasie rzeczywistym
- wykrywanie anomalii i analiza strumieni danych
- zabezpieczanie projektów i procesów z obszaru inżynierii danych
AWS i inżynieria danych: tak zwiększysz wydajność i obniżysz koszty!
Implementowanie solidnego kompletnego procesu uczenia maszynowego to żmudne zadanie, dodatkowo komplikowane przez szeroki zakres dostępnych narzędzi i technologii. Autorzy wykonali świetną robotę, a jej efekty pomogą zarówno nowicjuszom, jak i doświadczonym praktykom realizować to zadanie z wykorzystaniem możliwości, jakie dają usługi AWS
Brent Rabowsky, danolog w firmie Amazon Web Services
Przedmowa
Rozdział 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
- Podsumowanie
Rozdział 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
- Podsumowanie
Rozdział 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
- Podsumowanie
Rozdział 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
- Zmniejszanie kosztów i zwiększanie wydajności
- Podsumowanie
Rozdział 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 QuickSight
- 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
- Podsumowanie
Rozdział 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
- Podsumowanie
Rozdział 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
- Zmniejszanie kosztów i zwiększanie wydajności
- Podsumowanie
Rozdział 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
- Zmniejszanie kosztów i zwiększanie wydajności
- Podsumowanie
Rozdział 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
- Zmniejszanie kosztów i zwiększanie wydajności
- Podsumowanie
Rozdział 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
- Zmniejszanie kosztów i zwiększanie wydajności
- Podsumowanie
Rozdział 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
- Zmniejszanie kosztów i zwiększanie wydajności
- Podsumowanie
Rozdział 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
- Zmniejszanie kosztów i zwiększanie wydajności
- Podsumowanie
- Назва: Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego
- Автор: Chris Fregly, Antje Barth
- Оригінальна назва: Data Science on AWS: Implementing End-to-End, Continuous AI and Machine Learning Pipelines
- Переклад: Tomasz Walczak
- ISBN: 978-83-283-9129-1, 9788328391291
- Дата видання: 2022-08-09
- Формат: Eлектронна книга
- Ідентифікатор видання: indana
- Видавець: Helion