Verfügbarkeit: Data science mit AWS | Technische Universität München

Data science mit AWS: End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren

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Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Fregly, Chris (VerfasserIn), Barth, Antje (VerfasserIn)
Weitere beteiligte Personen:	Fraaß, Marcus (ÜbersetzerIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch Englisch
Veröffentlicht:	Heidelberg O'Reilly 2022
Ausgabe:	1. Auflage
Schlagwörter:	Amazon Web Services Data Science Cloud Computing Data Mining Datenanalyse Python Continuous AI Amazon AI KI Künstliche Intelligenz Data Engineering NLP Natural Language Processing Computer Vision Modelltraining Deployment Cloud Big Data Cloud Services
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Umfang:	548 Seiten Illustrationen
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Datensatz im Suchindex

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adam_text	INHALT VORWORT ............................................................................................ 11 1 DATA SCIENCE MIT AWS-EINE EINFUEHRUNG ............................................. 19 VORZUEGE DES CLOUD COMPUTING ................................................................. 19 DATA-SCIENCE-PIPELINES UND -WORKFLOWS ................................................... 22 BEST PRACTICES FUER MLOPS .......................................................................... 26 AMAZONS KL-SERVICES UND AUTOML MIT AMAZON SAGEMAKER ................. 30 DATENAUFNAHME, -EXPLORATION UND -AUFBEREITUNG IN AWS ..................... 33 MODELLE MIT AMAZON SAGEMAKER TRAINIEREN UND FEINTUNEN ..................... 39 MODELLE MIT AMAZON SAGEMAKER UND AWS LAMBDA FUNCTIONS DEPLOYEN ..................................................................................................... 42 STREAMING-ANALYSEN UND MACHINE LEARNING MIT AWS ........................... 43 AWS-INFRASTRUKTUR UND INDIVIDUELL ZUSAMMENGESTELLTE HARDWARE ........ 45 KOSTEN MIT TAGS, BUDGETS UND ALERTS EINSPAREN ...................................... 49 ZUSAMMENFASSUNG ...................................................................................... 49 2 ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DEM BEREICH DATA SCIENCE ............................. 51 INNOVATIONEN IN ALLEN BRANCHEN ................................................................. 51 PERSONALISIERTE PRODUKTEMPFEHLUNGEN ....................................................... 52 UNANGEMESSENE VIDEOS MIT AMAZON REKOGNITION ERKENNEN ................. 58 BEDARFSPROGNOSE ........................................................................................ 60 BETRUEGERISCHE BENUTZERKONTEN MIT AMAZON FRAUD DETECTOR IDENTIFIZIEREN ............................................................................................... 64 DATENSCHUTZLUECKEN MIT AMAZON MACIE ERKENNEN .................................... 66 CONVERSATIONAL DEVICES UND SPRACHASSISTENTEN ........................................ 67 TEXTANALYSE UND NATURAL LANGUAGE PROCESSING ........................................ 68 COGNITIVE SEARCH UND NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING ....................... 73 INTELLIGENTE KUNDENBETREUUNGSZENTREN ..................................................... 75 INDUSTRIELLE KL-SERVICES UND VORAUSSCHAUENDE WARTUNG (PREDICTIVE MAINTENANCE) ............................................................................ 75 I 5 HEIMAUTOMATISIERUNG MIT AWS LOT UND AMAZON SAGEMAKER ............... 76 MEDIZINISCHE INFORMATIONEN AUS GESUNDHEITSDOKUMENTEN AUSLESEN. . . 78 SELBSTOPTIMIERENDE UND INTELLIGENTE CLOUD-INFRASTRUKTUR ....................... 79 KOGNITIVE UND PRAEDIKTIVE BUSINESS INTELLIGENCE (BI) ................................ 80 DIE NAECHSTE GENERATION VON KI UND ML-ENTWICKLERN AUSBILDEN ........... 84 MITHILFE VON QUANTENCOMPUTERN DAS BETRIEBSSYSTEM DER NATUR PROGRAMMIEREN ........................................................................................... 89 KOSTEN EINSPAREN UND DIE LEISTUNG VERBESSERN ........................................ 94 ZUSAMMENFASSUNG .................................................................................... 97 3 AUTOMATISIERTES MACHINE LEARNING .................................................... 99 AUTOMATISIERTES MACHINE LEARNING MIT SAGEMAKER AUTOPILOT ............... 100 EXPERIMENTE MIT SAGEMAKER AUTOPILOT TRACKEN ...................................... 102 EINEN TEXTKLASSIFIKATOR MIT SAGEMAKER AUTOPILOT TRAINIEREN UND DEPLOYEN ..................................................................................................... 103 AUTOMATISIERTES MACHINE LEARNING MIT AMAZON COMPREHEND ............. 116 ZUSAMMENFASSUNG .................................................................................... 120 4 DATENAUFNAHME IN DIE CLOUD ........................................................... 123 DATA LAKES ................................................................................................. 124 AMAZON-S3-BASIERTE DATA LAKES MIT AMAZON ATHENA ABFRAGEN ............. 131 MIT DEM AWS GLUE CRAWLER KONTINUIERLICH NEUE DATEN AUFNEHMEN. . . 137 MIT AMAZON REDSHIFT SPECTRUM EIN LAKE HOUSE AUFBAUEN ................... 138 ZWISCHEN AMAZON ATHENA UND AMAZON REDSHIFT WAEHLEN ..................... 146 KOSTEN EINSPAREN UND DIE LEISTUNG VERBESSERN ........................................ 147 ZUSAMMENFASSUNG .................................................................................... 155 5 EXPLORATION DES DATENSATZES ........................................................... 157 TOOLS FUER DIE EXPLORATIVE DATENANALYSE IN AWS ....................................... 158 MIT SAGEMAKER STUDIO DATEN AUS DEM DATA LAKE VISUALISIEREN ............. 159 ABFRAGEN AUF UNSEREM DATA WAREHOUSE DURCHFUEHREN ........................... 172 DASHBOARDS MIT AMAZON QUICKSIGHT ERSTELLEN ........................................ 180 PROBLEME IM HINBLICK AUF DIE DATENQUALITAET MITHILFE VON AMAZON SAGEMAKER UND APACHE SPARK ERKENNEN .................................. 181 BIAS IN UNSEREM DATENSATZ ERKENNEN ....................................................... 188 VERSCHIEDENE ARTEN VON DRIFT MIT SAGEMAKER CLARIFY ERKENNEN ............. 196 UNSERE DATEN MIT AWS GLUE DATABREW ANALYSIEREN .............................. 198 KOSTEN EINSPAREN UND DIE LEISTUNG VERBESSERN ........................................ 200 ZUSAMMENFASSUNG .................................................................................... 203 6 \| INHALT 6 VORBEREITUNG DES DATENSATZES FUER DAS MODELLTRAINING ............................ 205 FEATURE SELECTION UND FEATURE ENGINEERING .............................................. 205 DAS FEATURE ENGINEERING MITHILFE VON SAGEMAKER PROCESSING JOBS SKALIEREN ....................................................................................................... 220 FEATURES UEBER DEN SAGEMAKER FEATURE STORE GEMEINSAM NUTZEN ............. 1TJ DATEN MIT SAGEMAKER DATA WRANGLER EINLESEN UND TRANSFORMIEREN .... 231 ARTEFAKT UND EXPERIMENT-LINEAGE MIT AMAZON SAGEMAKER TRACKEN . .. 233 DATEN MIT AWS GLUE DATABREW AUFNEHMEN UND TRANSFORMIEREN .......... 238 ZUSAMMENFASSUNG ...................................................................................... 240 7 DAS ERSTE MODELL TRAINIEREN .............................................................. 241 DIE INFRASTRUKTUR VON SAGEMAKER VERSTEHEN ............................................ 241 EIN VORTRAINIERTES BERT-MODELL MIT SAGEMAKER JUMPSTART DEPLOYEN ..................................................................................................... 246 MODELLE IN SAGEMAKER ENTWICKELN ............................................................. 248 EIN KURZER UEBERBLICK UEBER DIE HISTORISCHE ENTWICKLUNG DES NATURAL LANGUAGE PROCESSING ................................................................... 251 DIE TRANSFORMER-ARCHITEKTUR VON BERT ................................................... 253 BERT VON GRUND AUF TRAINIEREN ................................................................. 256 FEINTUNING EINES VORTRAINIERTEN BERT-MODELLS ........................................ 258 DAS TRAININGSSKRIPT ERSTELLEN ...................................................................... 261 DAS TRAININGSSKRIPT AUS EINEM SAGEMAKER-NOTEBOOK AUSFUEHREN .......... 268 MODELLE EVALUIEREN ...................................................................................... 275 DEBUGGING UND PROFILING DES MODELLTRAININGS MIT SAGEMAKER DEBUGGER ..................................................................................................... 281 MODELLVORHERSAGEN INTERPRETIEREN UND ERKLAEREN ...................................... 286 BIAS IN MODELLEN ERKENNEN UND VORHERSAGEN ERKLAEREN ........................... 291 WEITERE MOEGLICHKEITEN IM RAHMEN DES TRAININGS VON BERT ................. 296 KOSTEN EINSPAREN UND DIE LEISTUNG VERBESSERN ........................................ 305 ZUSAMMENFASSUNG ...................................................................................... 312 8 MODELLE IN GROSSEM MASSSTAB TRAINIEREN UND OPTIMIEREN .......................... 313 AUTOMATISCH NACH DEN BESTEN HYPERPARAMETERN VON MODELLEN SUCHEN ......................................................................................................... 313 EINEN WARMSTART FUER ZUSAETZLICHE SAGEMAKER-HPT-JOBS VERWENDEN .... 321 DAS TRAINING MIT SAGEMAKER DISTRIBUTED TRAINING VERTEILEN UND SKALIEREN ...................................................................................................... 325 KOSTEN EINSPAREN UND DIE LEISTUNG VERBESSERN ........................................ 332 ZUSAMMENFASSUNG ...................................................................................... 336 INHALT \| 7 9 DEPLOYMENT VON MODELLEN IN DIE PRODUKTION ...................................... 339 ZWISCHEN VORHERSAGEN IN ECHTZEIT ODER BATCH-VORHERSAGEN WAEHLEN . . . 339 ECHTZEITVORHERSAGEN MIT SAGEMAKER ENDPOINTS ...................................... 341 SAGEMAKER ENDPOINTS AUTOMATISCH MIT AMAZON CLOUDWATCH SKALIEREN ..................................................................................................... 349 STRATEGIEN FUER DAS DEPLOYMENT NEUER ODER AKTUALISIERTER MODELLE ........ 354 NEUE MODELLE TESTEN UND VERGLEICHEN ....................................................... 358 MONITORING DER MODELLLEISTUNG UND DRIFT ERKENNEN ................................ 371 DIE QUALITAET DER EIN UND AUSGEHENDEN DATEN DER IM EINSATZ BEFINDLICHEN SAGEMAKER ENDPOINTS UEBERWACHEN .................................... 374 MONITORING DER MODELLQUALITAET VON IM EINSATZ BEFINDLICHEN SAGEMAKER ENDPOINTS ................................................................................ 380 MONITORING DER BIAS-DRIFT VON IM EINSATZ BEFINDLICHEN SAGEMAKER ENDPOINTS ................................................................................................... 385 MONITORING DER DRIFT DER FEATURE ATTRIBUTION VON IM EINSATZ BEFINDLICHEN SAGEMAKER ENDPOINTS ......................................................... 388 BATCH-VORHERSAGEN MIT SAGEMAKER BATCH TRANSFORM DURCHFUEHREN .... 391 AWS LAMBDA FUNCTIONS UND AMAZON API GATEWAY .............................. 397 MODELLE AUF EDGE-GERAETEN OPTIMIEREN UND VERWALTEN ............................ 398 PYTORCH-MODELLE MIT TORCHSERVE DEPLOYEN ............................................ 398 INFERENZ FUER TENSORFLOW-BASIERTE BERT-MODELLE MIT DER AWS-DEEP-JAVA-BIBLIOTHEK ...................................................................... 400 KOSTEN EINSPAREN UND DIE LEISTUNG VERBESSERN ........................................ 402 ZUSAMMENFASSUNG ..................................................................................... 408 10 PIPELINES UND MLOPS ..................................................................... 409 MACHINE LEARNING OPERATIONS (MLOPS) ................................................. 409 SOFTWARE-PIPELINES ....................................................................................... 411 MACHINE-LEARNING-PIPELINES ...................................................................... 411 PIPELINES MIT SAGEMAKER PIPELINES ORCHESTRIEREN .................................... 416 PIPELINES MIT SAGEMAKER PIPELINES AUTOMATISIEREN .................................. 427 WEITERE OPTIONEN FUER PIPELINES ............................................................... 432 HUMAN-IN-THE-LOOP-WORKFLOWS ............................................................... 442 KOSTEN EINSPAREN UND DIE LEISTUNG VERBESSERN ........................................ 448 ZUSAMMENFASSUNG .................................................................................... 449 11 STREAMING-ANALYSEN UND MACHINE LEARNING ........................................ 451 UNTERSCHIEDE ZWISCHEN ONLINE LEARNING UND OFFLINE LEARNING ............. 452 STREAMING-ANWENDUNGEN .......................................................................... 453 WINDOWED QUERIES FUER STREAMING-DATEN ................................................. 454 STREAMING-ANALYSEN UND MACHINE LEARNING MIT AWS ........................... 458 8 \| INHALT PRODUKTREZENSIONEN IN ECHTZEIT MIT AMAZON KINESIS, AWS LAMBDA UND AMAZON SAGEMAKER KLASSIFIZIEREN ..................................................... 459 STREAMING-DATEN MIT AMAZON KINESIS DATA FIREHOSE AUFNEHMEN ........... 460 ZUSAMMENFASSENDE METRIKEN FUER PRODUKTREZENSIONEN MITHILFE VON STREAMING-ANALYSEN IN ECHTZEIT ERMITTELN .......................................... 465 AMAZON KINESIS DATA ANALYTICS EINRICHTEN ........................... 466 AMAZON-KINESIS-DATA-ANALYTICS-ANWENDUNGEN ...................................... 475 PRODUKTREZENSIONEN MIT APACHE KAFKA, AWS LAMBDA UND AMAZON SAGEMAKER KLASSIFIZIEREN ............................................................. 482 KOSTEN EINSPAREN UND DIE LEISTUNG VERBESSERN ........................................ 483 ZUSAMMENFASSUNG ...................................................................................... 485 12 SICHERHEIT VON DATA-SCIENCE-PROJEKTEN AUF AWS .................................... 487 MODELL DER GETEILTEN VERANTWORTUNG ZWISCHEN AWS UND SEINEN KUNDEN ....................................................................................................... 487 AWS IDENTITY AND ACCESS MANAGEMENT (IAM) ANWENDEN ..................... 489 RECHEN UND NETZWERKUMGEBUNGEN ISOLIEREN .......................................... 497 ZUGRIFF AUF DATEN VON AMAZON S3 SCHUETZEN ............................................ 500 VERSCHLUESSELUNG IM RUHEZUSTAND (ENCRYPTION AT REST) .......................... 509 VERSCHLUESSELUNG BEI DER UEBERTRAGUNG VON DATEN (ENCRYPTION IN TRANSIT) .............................................................................. 513 SAGEMAKER-NOTEBOOK-INSTANZEN SCHUETZEN .............................................. 515 SAGEMAKER STUDIOSCHUETZEN ........................................................................ 516 SAGEMAKER-JOBS UND MODELLE SCHUETZEN ..................................................... 519 DATEN MIT AWS LAKE FORMATION SCHUETZEN .............................................. 523 DATENBANKZUGANGSDATEN MIT AWS SECRETS MANAGER SCHUETZEN ............... 523 GOVERNANCE ................................................................................................. 524 AUDITIERBARKEIT ............................................................................................. 527 KOSTEN EINSPAREN UND DIE LEISTUNG VERBESSERN ........................................ 529 ZUSAMMENFASSUNG ...................................................................................... 531 INDEX ............................................................................................... 533 INHALT \| 9
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