Descripción
Potencie e implemente Amazon Redshift Serverless, entrene e implemente modelos de aprendizaje automático usando Amazon Redshift ML, y ejecute consultas de inferencia a escala
Características clave:
- Aproveche el aprendizaje supervisado para construir modelos de clasificación binaria, clasificación multiclase y regresión.
- Aprenda a usar el aprendizaje no supervisado utilizando el método de agrupamiento K-means.
- Domine el arte de la previsión de series temporales utilizando Redshift ML.
- La compra del libro impreso o Kindle incluye un libro electrónico en PDF gratuito.
Descripción del libro:
Amazon Redshift Serverless permite a las organizaciones ejecutar almacenes de datos en la nube a escala de petabytes de forma rápida y rentable, lo que permite a los profesionales de la ciencia de datos implementar de manera eficiente almacenes de datos en la nube y aprovechar herramientas fáciles de usar para entrenar modelos y ejecutar predicciones. Esta guía práctica ayudará a los desarrolladores y profesionales de datos que trabajan con almacenes de datos de Amazon Redshift a poner sus conocimientos de SQL a trabajar para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático.
El libro comienza ayudándole a explorar el funcionamiento interno de Redshift Serverless, así como los fundamentos del análisis de datos y los tipos de datos de aprendizaje automático. Con la ayuda de explicaciones paso a paso de conceptos esenciales y ejemplos prácticos, aprenderá a construir sus propios modelos de clasificación y regresión. A medida que avance, descubrirá cómo implementar varios tipos de proyectos de aprendizaje automático utilizando código SQL familiar, antes de adentrarse en Redshift ML. En los capítulos finales, descubrirá las mejores prácticas para implementar la arquitectura sin servidor con Redshift.
Al final de este libro, podrá configurar e implementar Amazon Redshift Serverless, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático utilizando Amazon Redshift ML y ejecutar consultas de inferencia a escala.
Lo que aprenderá:
- Utilizar Redshift Serverless para la ingesta de datos, el análisis de datos y el aprendizaje automático.
- Crear modelos supervisados y no supervisados y aprender a suministrar sus propios parámetros personalizados.
- Descubrir cómo utilizar la previsión de series temporales en su almacén de datos.
- Crear un punto final de SageMaker y utilizarlo para construir un modelo de Redshift ML para la inferencia remota.
- Descubrir cómo operacionalizar el aprendizaje automático en su almacén de datos.
- Utilizar la explicabilidad del modelo y calcular probabilidades con Amazon Redshift ML.
A quién va dirigido este libro:
Los científicos de datos y desarrolladores de aprendizaje automático que trabajan con Amazon Redshift y desean explorar sus capacidades de aprendizaje automático encontrarán esta guía definitiva útil. Para aprovechar al máximo este libro, se necesita una comprensión básica de las técnicas de aprendizaje automático y un conocimiento práctico de Amazon Redshift.
Autor: Debu Panda, Phil Bates, Bhanu Pittampally
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 30/08/2023
Páginas: 290
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.11 lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.61d
ISBN13: 9781804619285
ISBN10: 1804619280
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Almacenamiento de datos
- Informática | Inteligencia artificial | Procesamiento del lenguaje natural
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