Descripción
Cree e implemente rápidamente modelos de aprendizaje automático sin gestionar la infraestructura y mejore la productividad utilizando las capacidades de Amazon SageMaker, como Amazon SageMaker Studio, Autopilot, Experiments, Debugger y Model Monitor
Características principales
- Cree, entrene e implemente modelos de aprendizaje automático rápidamente utilizando Amazon SageMaker
- Analice, detecte y reciba alertas relacionadas con diversos problemas empresariales utilizando algoritmos y técnicas de aprendizaje automático
- Mejore la productividad entrenando y ajustando modelos de aprendizaje automático en producción
Descripción del libro
Amazon SageMaker le permite crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático (ML) a escala, sin gestionar ninguna infraestructura. Le ayuda a centrarse en el problema de ML en cuestión e implementar modelos de alta calidad eliminando la pesada carga que suele implicar cada paso del proceso de ML. Este libro es una guía completa para científicos de datos y desarrolladores de ML que quieran aprender los entresijos de Amazon SageMaker.
Comprenderá cómo utilizar varios módulos de SageMaker como un único conjunto de herramientas para resolver los desafíos que se presentan en ML. A medida que avance, cubrirá funciones como AutoML, algoritmos y marcos integrados, y la opción de escribir su propio código y algoritmos para crear modelos de ML. Más adelante, el libro le mostrará cómo integrar Amazon SageMaker con bibliotecas populares de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch para aumentar las capacidades de los modelos existentes. También aprenderá a llevar los modelos a producción más rápidamente con el mínimo esfuerzo y a un coste menor. Finalmente, explorará cómo utilizar Amazon SageMaker Debugger para analizar, detectar y resaltar problemas para comprender el estado actual del modelo y mejorar la precisión del modelo.
Al final de este libro de Amazon, podrá utilizar Amazon SageMaker en todo el espectro de flujos de trabajo de ML, desde la experimentación, el entrenamiento y la supervisión hasta la escalabilidad, la implementación y la automatización.
Lo que aprenderá
- Crear y automatizar flujos de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo en Amazon Web Services (AWS)
- Dominar las técnicas de anotación y preparación de datos
- Utilizar las funciones de AutoML para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático con AutoPilot
- Crear modelos utilizando algoritmos y marcos integrados y su propio código
- Entrenar modelos de visión por computadora y PLN utilizando ejemplos del mundo real
- Cubrir técnicas de entrenamiento para escalado, optimización de modelos, depuración de modelos y optimización de costes
- Automatizar tareas de implementación en una variedad de configuraciones utilizando el SDK y varias herramientas de automatización
A quién va dirigido este libro
Este libro está dirigido a ingenieros de software, desarrolladores de aprendizaje automático, científicos de datos y usuarios de AWS que son nuevos en el uso de Amazon SageMaker y desean crear modelos de aprendizaje automático de alta calidad sin preocuparse por la infraestructura. Se requiere conocimiento de los conceptos básicos de AWS para comprender los conceptos cubiertos en este libro de manera más efectiva. También será beneficioso tener cierta comprensión de los conceptos de aprendizaje automático y del lenguaje de programación Python.
Author: Julien Simon
Publisher: Packt Publishing
Published: 08/27/2020
Pages: 490
Binding Type: Paperback
Weight: 1.84lbs
Size: 9.25h x 7.50w x 0.99d
ISBN13: 9781800208919
ISBN10: 180020891X
BISAC Categories:
- Computers | Data Science | General
- Computers | Artificial Intelligence | Computer Vision & Pattern Recognit
- Computers | Business & Productivity Software | General
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