Primeros pasos con Amazon SageMaker Studio: Aprende a crear proyectos de machine learning de extremo a extremo en el IDE de machine learning de SageMaker

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

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