Descripción
Cree e implemente rápidamente modelos de aprendizaje automático sin administrar la infraestructura, y mejore la productividad utilizando las capacidades de Amazon SageMaker, como Amazon SageMaker Studio, Autopilot, Experiments, Debugger y Model Monitor
Características clave
- Cree, entrene e implemente modelos de aprendizaje automático rápidamente usando Amazon SageMaker
- Analice, detecte y reciba alertas relacionadas con diversos problemas comerciales 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 construir, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático (ML) a escala, sin necesidad de gestionar ninguna infraestructura. Le ayuda a centrarse en el problema de ML en cuestión y a implementar modelos de alta calidad, eliminando el trabajo pesado que suele implicar cada paso del proceso de ML. Este libro es una guía completa para científicos de datos y desarrolladores de ML que desean aprender los pormenores de Amazon SageMaker.
Comprenderá cómo utilizar varios módulos de SageMaker como un único conjunto de herramientas para resolver los desafíos que enfrenta el ML. A medida que avance, cubrirá funciones como AutoML, algoritmos y marcos integrados, y la opción de escribir su propio código y algoritmos para construir 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 rápido con el mínimo esfuerzo y a un costo menor. Finalmente, explorará cómo usar 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 el monitoreo hasta el escalado, la implementación y la automatización.
Lo que aprenderá
- Cree y automatice flujos de trabajo de aprendizaje automático de principio a fin en Amazon Web Services (AWS)
- Familiarícese con las técnicas de anotación y preparación de datos
- Utilice las funciones de AutoML para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático con AutoPilot
- Cree modelos utilizando algoritmos y marcos integrados y su propio código
- Entrene modelos de visión por computadora y PNL utilizando ejemplos del mundo real
- Cubra técnicas de entrenamiento para escalado, optimización de modelos, depuración de modelos y optimización de costos
- Automatice las 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.
Autor: Julien Simon
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 27/08/2020
Páginas: 490
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.84 libras
Tamaño: 9.25 pulgadas de alto x 7.50 pulgadas de ancho x 0.99 pulgadas de profundidad
ISBN13: 9781800208919
ISBN10: 180020891X
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de Datos | General
- Computadoras | Inteligencia Artificial | Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones
- Computadoras | Software Empresarial y de Productividad | General
Este título no es retornable