Inżynieria danych na platformie AWS jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego - Fregly, Chris; Barth, Antje (Helion, 2022)
Platforma Amazon Web Services jest uważana za największą i najbardziej dojrzałą chmurę obliczeniową. Zapewnia bogaty zestaw specjalistycznych narzędzi ułatwiających realizację projektów z zakresu inżynierii danych i uczenia maszynowego. W ten sposób inżynierowie danych, architekci i menedżerowie mogą szybko zacząć używać danych do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. Uzyskanie optymalnej efektywności pracy takich projektów wymaga jednak dobrego rozeznania w możliwościach poszczególnych narzędzi, usług i bibliotek. Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi szybko nauczysz się tworzyć i uruchamiać procesy w chmurze, a następnie integrować wyniki z aplikacjami. Zapoznasz się ze scenariuszami stosowania technik sztucznej inteligencji: przetwarzania języka naturalnego, rozpoznawania obrazów, wykrywania oszustw, wyszukiwania kognitywnego czy wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym. Ponadto dowiesz się, jak łączyć cykle rozwoju modeli z pobieraniem i analizą danych w powtarzalnych potokach MLOps. W książce znajdziesz też zbiór technik zabezpieczania projektów i procesów z obszaru inżynierii danych, takich jak stosowanie usługi IAM, uwierzytelnianie, autoryzacja, izolacja sieci, szyfrowanie danych w spoczynku czy postkwantowe szyfrowanie sieci dla danych w tranzycie.
Keywords: Amazon Web Services (Firm); Machine learning; Cloud computing; Data mining; Business -- Data processing; Management -- Data processing; Apprentissage automatique; Infonuagique; Exploration de données (Informatique); Gestion; Informatique; Business; Data processing; Management; Data processing