Învățați Amazon SageMaker: Un ghid pentru construirea, instruirea și implementarea modelelor de învățare automată pentru dezvoltatori și cercetători de date

Recenzii ale cititorilor

Cartea despre Amazon SageMaker este în general foarte apreciată pentru abordarea sa practică și explicațiile clare. Este bine structurată, ceea ce o face potrivită pentru începători și pentru cei cu unele cunoștințe despre AWS. Cu toate acestea, există preocupări semnificative cu privire la calitatea versiunii Kindle, inclusiv erori de formatare și hiperlegături problematice.

Prezentare clară și practică a utilizării Amazon SageMaker pentru machine learning. Acoperire cuprinzătoare a ciclului de viață al proiectului, inclusiv configurarea, pregătirea datelor și implementarea modelului. Autorul este bine informat și oferă exemple utile și bune practici. Potrivit atât pentru începători, cât și pentru utilizatorii mai experimentați, cu sugestii pentru continuarea învățării.

Versiunea Kindle conține mai multe erori de formatare, făcând dificilă citirea. Utilizatorii au raportat probleme cu cuprinsul, hiperlegături care nu funcționează corect și segmente de cod Python care nu pot fi citite din cauza problemelor de formatare. Unii recenzenți au remarcat accentul pus pe algoritmii încorporați ai SageMaker mai degrabă decât pe alte cadre precum TensorFlow.

(pe baza a 10 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Learn Amazon SageMaker: A guide to building, training, and deploying machine learning models for developers and data scientists

Conținutul cărții:

Construiți și implementați rapid modele de învățare automată fără a gestiona infrastructura și îmbunătățiți productivitatea utilizând capacitățile Amazon SageMaker, cum ar fi Amazon SageMaker Studio, Autopilot, Experimente, Debugger și Model Monitor

Caracteristici principale

⬤ Construiți, instruiți și implementați rapid modele de învățare automată utilizând Amazon SageMaker.

⬤ Analizați, detectați și primiți alerte referitoare la diverse probleme de afaceri utilizând algoritmi și tehnici de învățare automată.

⬤ Îmbunătățiți productivitatea prin instruirea și reglarea fină a modelelor de învățare automată în producție.

Descrierea cărții

Amazon SageMaker vă permite să construiți, să antrenați și să implementați rapid modele de machine learning (ML) la scară largă, fără a gestiona nicio infrastructură. Vă ajută să vă concentrați asupra problemei ML în cauză și să implementați modele de înaltă calitate prin eliminarea sarcinilor grele implicate în mod obișnuit în fiecare etapă a procesului ML. Această carte este un ghid cuprinzător pentru oamenii de știință de date și dezvoltatorii ML care doresc să învețe intrările și ieșirile din Amazon SageMaker.

Veți înțelege cum să utilizați diverse module SageMaker ca un singur set de instrumente pentru a rezolva provocările cu care vă confruntați în ML. Pe măsură ce avansați, veți acoperi caracteristici precum AutoML, algoritmi și cadre încorporate, precum și opțiunea de a scrie propriul cod și algoritmi pentru a construi modele ML. Mai târziu, cartea vă va arăta cum să integrați Amazon SageMaker cu biblioteci populare de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow și PyTorch, pentru a crește capacitățile modelelor existente. De asemenea, veți învăța să aduceți modelele în producție mai rapid, cu un efort minim și la un cost mai mic. În cele din urmă, veți explora cum să utilizați Amazon SageMaker Debugger pentru a analiza, detecta și evidenția problemele pentru a înțelege starea actuală a modelului și pentru a îmbunătăți precizia modelului.

Până la sfârșitul acestei cărți Amazon, veți fi capabil să utilizați Amazon SageMaker pe întregul spectru de fluxuri de lucru ML, de la experimentare, formare și monitorizare la scalare, implementare și automatizare.

Ce veți învăța

⬤ Crearea și automatizarea fluxurilor de lucru de învățare automată end-to-end pe Amazon Web Services (AWS)

⬤ Deveniți bine familiarizați cu tehnicile de adnotare și pregătire a datelor.

⬤ Utilizați caracteristicile AutoML pentru a construi și a antrena modele de învățare automată cu AutoPilot.

⬤ Creați modele folosind algoritmi și cadre integrate și propriul cod.

⬤ Pregătiți modele de viziune computerizată și NLP folosind exemple din lumea reală.

⬤ Supravegheați tehnicile de formare pentru scalare, optimizarea modelelor, depanarea modelelor și optimizarea costurilor.

⬤ Automatizați sarcinile de implementare într-o varietate de configurații utilizând SDK și mai multe instrumente de automatizare.

Pentru cine este această carte

Această carte este destinată inginerilor software, dezvoltatorilor de învățare automată, oamenilor de știință de date și utilizatorilor AWS care sunt noi în utilizarea Amazon SageMaker și doresc să construiască modele de învățare automată de înaltă calitate, fără a se preocupa de infrastructură. Sunt necesare cunoștințe de bază despre AWS pentru a înțelege mai bine conceptele acoperite în această carte. O anumită înțelegere a conceptelor de învățare automată și a limbajului de programare Python va fi, de asemenea, benefică.