Getting Started with Amazon SageMaker Studio
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing Limited, GB, 2022
- Softcover
- Neu
Anbieter: Rarewaves.com UK, London, Vereinigtes KönigreichRarewaves.com UK
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 11. Juni 2025
Zustand: Neu
EUR 54,24
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den WarenkorbArtikelbeschreibung des Verkäufers
Build production-grade machine learning models with Amazon SageMaker Studio, the first integrated development environment in the cloud, using real-life machine learning examples and codeKey FeaturesUnderstand the ML lifecycle in the cloud and its development on Amazon SageMaker StudioLearn to apply SageMaker features in SageMaker Studio for ML use casesScale and operationalize the ML lifecycle effectively using SageMaker StudioBook DescriptionAmazon SageMaker Studio is the first integrated development environment (IDE) for machine learning (ML) and is designed to integrate ML workflows: data preparation, feature engineering, statistical bias detection, automated machine learning (AutoML), training, hosting, ML explainability, monitoring, and MLOps in one environment.In this book, you'll start by exploring the features available in Amazon SageMaker Studio to analyze data, develop ML models, and productionize models to meet your goals. As you progress, you will learn how these features work together to address common challenges when building ML models in production. After that, you'll understand how to effectively scale and operationalize the ML life cycle using SageMaker Studio.By the end of this book, you'll have learned ML best practices regarding Amazon SageMaker Studio, as well as being able to improve productivity in the ML development life cycle and build and deploy models easily for your ML use cases.What you will learnExplore the ML development life cycle in the cloudUnderstand SageMaker Studio features and the user interfaceBuild a dataset with clicks and host a feature store for MLTrain ML models with ease and scaleCreate ML models and solutions with little codeHost ML models in the cloud with optimal cloud resourcesEnsure optimal model performance with model monitoringApply governance and operational excellence to ML projectsWho this book is forThis book is for data scientists and machine learning engineers who are looking to become well-versed with Amazon SageMaker Studio and gain hands-on machine learning experience to handle every step in the ML lifecycle, including building data as well as training and hosting models. Although basic knowledge of machine learning and data science is necessary, no previous knowledge of SageMaker Studio and cloud experience is required.…
Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781801070157
- Titel
- Getting Started with Amazon SageMaker Studio
- Autor
- Michael Hsieh
- Verlag
- Packt Publishing Limited, GB
- Erscheinungsjahr
- 2022
- Zustand
- New
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1801070156
- ISBN-13
- 9781801070157
Build production-grade machine learning models with Amazon SageMaker Studio, the first integrated development environment in the cloud, using real-life machine learning examples and code
Key Features
- Understand the ML lifecycle in the cloud and its development on Amazon SageMaker Studio
- Learn to apply SageMaker features in SageMaker Studio for ML use cases
- Scale and operationalize the ML lifecycle effectively using SageMaker Studio
Book Description
Amazon SageMaker Studio is the first integrated development environment (IDE) for machine learning (ML) and is designed to integrate ML workflows: data preparation, feature engineering, statistical bias detection, automated machine learning (AutoML), training, hosting, ML explainability, monitoring, and MLOps in one environment.
In this book, you'll start by exploring the features available in Amazon SageMaker Studio to analyze data, develop ML models, and productionize models to meet your goals. As you progress, you will learn how these features work together to address common challenges when building ML models in production. After that, you'll understand how to effectively scale and operationalize the ML life cycle using SageMaker Studio.
By the end of this book, you'll have learned ML best practices regarding Amazon SageMaker Studio, as well as being able to improve productivity in the ML development life cycle and build and deploy models easily for your ML use cases.
What you will learn
- Explore the ML development life cycle in the cloud
- Understand SageMaker Studio features and the user interface
- Build a dataset with clicks and host a feature store for ML
- Train ML models with ease and scale
- Create ML models and solutions with little code
- Host ML models in the cloud with optimal cloud resources
- Ensure optimal model performance with model monitoring
- Apply governance and operational excellence to ML projects
Who this book is for
This book is for data scientists and machine learning engineers who are looking to become well-versed with Amazon SageMaker Studio and gain hands-on machine learning experience to handle every step in the ML lifecycle, including building data as well as training and hosting models. Although basic knowledge of machine learning and data science is necessary, no previous knowledge of SageMaker Studio and cloud experience is required.
Table of Contents
- Machine Learning and Its Life Cycle in the Cloud
- Introducing Amazon SageMaker Studio
- Data Preparation with SageMaker Data Wrangler
- Building a Feature Repository with SageMaker Feature Store
- Building and Training ML Models with SageMaker Studio IDE
- Detecting ML Bias and Explaining Models with SageMaker Clarify
- Hosting ML Models in the Cloud: Best Practices
- Jumpstarting ML with SageMaker JumpStart and Autopilot
- Training ML Models at Scale in SageMaker Studio
- Monitoring ML Models in Production with SageMaker Model Monitor
- Operationalize ML Projects with SageMaker Projects, Pipelines and Model Registry
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
Über die Autorin bzw. den Autor
„Über diesen Titel“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
Rarewaves.com UK
London, Vereinigtes Königreich
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 11. Juni 2025
Versandkosten von Vereinigtes Königreich nach USA
| Artikel | 60 bis 60 Werktage | 60 bis 60 Werktage |
|---|---|---|
| Erster Artikel | EUR 77,73 | EUR 119,58 |
Zahlungsarten
Unternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers
RAREWAVES.COM LIMITED
Elsley Court, 20-22 Great Titchfield Street
London, Vereinigtes Königreich W1W 8BE
Widerrufsrecht
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
Informationen zum Widerrufsrecht
Gesetzliches Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, den Vertrag innerhalb von 14 Tagen ohne Angabe von Gründen zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
Um das Widerrufsrecht auszuüben, füllen Sie auf unserer Website unter „Meine Einkäufe" in „Mein Nutzerkonto" eine eindeutige Erklärung elektronisch aus und senden Sie sie ab. Wir werden Ihnen unverzüglich eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs auf einem dauerhaften Datenträger (z. B. per E-Mail) übermitteln.
Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Auswirkungen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene günstigste Standardlieferung gewählt haben).
Wir können einen Abzug von der Rückerstattung für den Wertverlust der gelieferten Waren vornehmen, wenn der Verlust auf eine unnötige Behandlung durch Sie zurückzuführen ist.
Wir werden die Rückerstattung unverzüglich und nicht später als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir über Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.
Für die Rückerstattung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie für die ursprüngliche Transaktion verwendet haben, es sei denn, Sie haben ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen aufgrund einer solchen Rückerstattung Gebühren berechnet.
Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.
Sie müssen die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Rarewaves.com UK, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, zurücksenden oder übergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zurücksenden. Sie müssen die direkten Kosten der Rücksendung der Waren tragen. Sie haften nur für einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zurückzuführen ist, die nicht zur Prüfung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht gilt nicht für:
- Die Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Magazinen mit Ausnahme von Abonnementverträgen; und
- Die Lieferung digitaler Inhalte, die nicht auf einem physischen Medium (z. B. auf einer CD oder DVD) geliefert werden, wenn Sie bei Ihrer Bestellung akzeptiert haben, dass wir mit der Lieferung beginnen können und dass Sie nach Beginn der Lieferung den Vertrag nicht mehr widerrufen können.
Versandbedingungen
Please note that we do not offer Priority shipping to any country.
We currently do not ship to the below countries:
Russia
Belarus
Ukraine
Please do not attempt to place orders with any of these countries as a ship to address - they will be cancelled.