Data Science on AWS: Implementing End-to-End, Continuous AI and Machine Learning Pipelines
Sprache: Englisch
Verlag: O'Reilly Media, 2021
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Anbieter: Swan Trading Company, GEORGETOWN, TX, USASwan Trading Company
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Bestandsnummer des Verkäufers 2603140007
- Titel
- Data Science on AWS: Implementing End-to-End, Continuous AI and Machine Learning Pipelines
- Autor
- Fregly, Chris; Barth, Antje
- Verlag
- O'Reilly Media
- Veröffentlichungsjahr
- 2021
- Zustand
- Very Good
- Einband
- paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1492079391
- ISBN-13
- 9781492079392
- Artikelgewicht
- 37 Unzen
- Abmessungen
- 7x1x9
With this practical book, AI and machine learning practitioners will learn how to successfully build and deploy data science projects on Amazon Web Services. The Amazon AI and machine learning stack unifies data science, data engineering, and application development to help level up your skills. This guide shows you how to build and run pipelines in the cloud, then integrate the results into applications in minutes instead of days. Throughout the book, authors Chris Fregly and Antje Barth demonstrate how to reduce cost and improve performance.
- Apply the Amazon AI and ML stack to real-world use cases for natural language processing, computer vision, fraud detection, conversational devices, and more
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- Explore real-time ML, anomaly detection, and streaming analytics on data streams with Amazon Kinesis and Managed Streaming for Apache Kafka
- Learn security best practices for data science projects and workflows including identity and access management, authentication, authorization, and more
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Über die Autorin bzw. den Autor
Antje Barth is a Developer Advocate for AI and Machine Learning at AWS, based in Düsseldorf, Germany. She is also co-founder of the Düsseldorf chapter of Women in Big Data Meetup. Antje frequently speaks at AI and Machine Learning conferences and meetups around the world, including the O'Reilly AI and Strata conferences. Besides ML/AI, Antje is passionate about helping developers leverage Big Data, container and Kubernetes platforms in the context of AI and Machine Learning. Prior to joining AWS, Antje worked in technical evangelist and solutions engineering roles at MapR and Cisco.
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