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 upyour 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
• Use automated machine learning to implement a specific subset of use cases with SageMaker Autopilot
• Dive deep into the complete model development lifecycle for a BERT-based NLP use case including data ingestion, analysis, model training, and deployment
• Tie everything together into a repeatable machine learning operations pipeline
• 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

Von der ersten Idee bis zur konkreten Anwendung: Ihre Data-Science-Projekte in der AWS-Cloud realisieren

• Der US-Besteller zu Amazon Web Services jetzt auf Deutsch


• Beschreibt alle wichtigen Konzepte und die wichtigsten AWS-Dienste mit vielen Beispielen aus der Praxis


• Deckt den kompletten End-to-End-Prozess von der Entwicklung der Modelle bis zum ihrem konkreten Einsatz ab


• Mit Best Practices für alle Aspekte der Modellerstellung einschließlich Training, Deployment, Sicherheit und MLOps

Mit diesem Buch lernen Machine-Learning- und KI-Praktiker, wie sie erfolgreich Data-Science-Projekte mit Amazon Web Services erstellen und in den produktiven Einsatz bringen. Es bietet einen detaillierten Einblick in den KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon, der Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung vereint. Chris Fregly und Antje Barth beschreiben verständlich und umfassend, wie Sie das breite Spektrum an AWS-Tools nutzbringend für Ihre ML-Projekte einsetzen.
Der praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen konkret, wie Sie ML-Pipelines in der Cloud erstellen und die Ergebnisse dann innerhalb von Minuten in Anwendungen integrieren. Sie erfahren, wie Sie alle Teilschritte eines Workflows zu einer wiederverwendbaren MLOps-Pipeline bündeln, und Sie lernen zahlreiche reale Use Cases zum Beispiel aus den Bereichen Natural Language Processing, Computer Vision oder Betrugserkennung kennen. Im gesamten Buch wird zudem erläutert, wie Sie Kosten senken und die Performance Ihrer Anwendungen optimieren können.