Hodnotenie:
Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 11 hlasoch.
Machine Learning in the Aws Cloud: Add Intelligence to Applications with Amazon Sagemaker and Amazon Rekognition
Využite výkon služieb strojového učenia AWS Cloud vo svojich podnikových a komerčných aplikáciách
Kniha Strojové učenie v cloude AWS oboznamuje čitateľov s možnosťami strojového učenia (ML) ekosystému Amazon Web Services a poskytuje praktické príklady na riešenie reálnych problémov regresie a klasifikácie. Hoci čitatelia nepotrebujú predchádzajúce skúsenosti s ML, očakáva sa od nich určitá znalosť jazyka Python a základná znalosť Amazon Web Services.
Prvá časť oboznamuje čitateľov so základnými konceptmi strojového učenia. Dozviete sa o typoch systémov ML, o ich používaní a o problémoch, ktorým môžete čeliť pri riešení ML. Druhá časť sa zameriava na služby strojového učenia poskytované spoločnosťou Amazon Web Services. Zoznámite sa so základmi cloud computingu a ponukou AWS v oblasti strojového učenia v cloude. Potom sa naučíte používať Amazon Machine Learning na riešenie jednoduchšej triedy problémov strojového učenia a Amazon SageMaker na riešenie zložitejších problémov.
- Zoznámite sa s technikami, ktoré vám umožnia predspracovanie údajov, základný feature engineering, vizualizáciu údajov a tvorbu modelov.
- Objavte bežné rámce neurónových sietí s programom Amazon SageMaker.
- Riešte problémy počítačového videnia pomocou Amazon Rekognition.
- Využite ilustrácie, príklady zdrojového kódu a vedľajšie panely v každej kapitole.
Kniha je určená pre vývojárov Pythonu aj pre architektov technických riešení. Vývojári v nej nájdu konkrétne príklady, ktoré im ukážu, ako vykonávať bežné úlohy ML pomocou jazyka Python na AWS. Technickí architekti/architekti riešení nájdu užitočné informácie o možnostiach strojového učenia v ekosystéme AWS.
© Book1 Group - všetky práva vyhradené.
Obsah tejto stránky nesmie byť kopírovaný ani použitý čiastočne alebo v celku bez písomného súhlasu vlastníka.
Posledná úprava: 2024.11.13 22:11 (GMT)