Descripción
Construya modelos de aprendizaje automático de nivel de producción con Amazon SageMaker Studio, el primer entorno de desarrollo integrado en la nube, utilizando ejemplos y código de aprendizaje automático de la vida real.
Características clave:
- Comprender el ciclo de vida del ML en la nube y su desarrollo en Amazon SageMaker Studio
- Aprender a aplicar las características de SageMaker en SageMaker Studio para casos de uso de ML
- Escalar y operacionalizar el ciclo de vida del ML de manera efectiva utilizando SageMaker Studio
Descripción del libro:
Amazon SageMaker Studio es el primer entorno de desarrollo integrado (IDE) para el aprendizaje automático (ML) y está diseñado para integrar flujos de trabajo de ML: preparación de datos, ingeniería de características, detección de sesgos estadísticos, aprendizaje automático automatizado (AutoML), capacitación, alojamiento, explicabilidad de ML, monitoreo y MLOps en un solo entorno.
En este libro, comenzará explorando las características disponibles en Amazon SageMaker Studio para analizar datos, desarrollar modelos de ML y producir modelos para alcanzar sus objetivos. A medida que avance, aprenderá cómo estas características trabajan juntas para abordar los desafíos comunes al construir modelos de ML en producción. Después de eso, comprenderá cómo escalar y operacionalizar eficazmente el ciclo de vida de ML utilizando SageMaker Studio.
Al final de este libro, habrá aprendido las mejores prácticas de ML con respecto a Amazon SageMaker Studio, así como a mejorar la productividad en el ciclo de vida del desarrollo de ML y a construir e implementar modelos fácilmente para sus casos de uso de ML.
Lo que aprenderá:
- Explore el ciclo de vida del desarrollo de ML en la nube
- Comprenda las características de SageMaker Studio y la interfaz de usuario
- Cree un conjunto de datos con clics y aloje un almacén de características para ML
- Entrene modelos de ML con facilidad y escala
- Cree modelos y soluciones de ML con poco código
- Aloje modelos de ML en la nube con recursos óptimos de la nube
- Asegure un rendimiento óptimo del modelo con el monitoreo del modelo
- Aplique gobernanza y excelencia operativa a los proyectos de ML
A quién va dirigido este libro:
Este libro está dirigido a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático que buscan familiarizarse con Amazon SageMaker Studio y adquirir experiencia práctica en aprendizaje automático para manejar cada paso del ciclo de vida de ML, incluida la creación de datos, así como la capacitación y el alojamiento de modelos. Aunque se requiere un conocimiento básico de aprendizaje automático y ciencia de datos, no se necesita experiencia previa con SageMaker Studio ni experiencia en la nube.
Autor: Michael Hsieh
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 31/03/2022
Páginas: 326
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.24 lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.68d
ISBN13: 9781801070157
ISBN10: 1801070156
Categorías BISAC:
- Informática | Software empresarial y de productividad | General
- Informática | Teoría de máquinas
- Informática | Ciencia de datos | Redes neuronales
Este título no es retornable