|
|
|
|
LEADER |
03280nmm a2200505 u 4500 |
001 |
EB002166977 |
003 |
EBX01000000000000001305992 |
005 |
00000000000000.0 |
007 |
cr||||||||||||||||||||| |
008 |
230704 ||| pol |
020 |
|
|
|a 9788328391291
|
050 |
|
4 |
|a QA76.585
|
100 |
1 |
|
|a Fregly, Chris
|
130 |
0 |
|
|a Data science on AWS.
|
245 |
0 |
0 |
|a Inżynieria danych na platformie AWS
|b jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego
|c Chris Fregly, Antje Barth ; przekład, Tomasz Walczak
|
250 |
|
|
|a [First edition]
|
260 |
|
|
|a Gliwice
|b Helion
|c 2022
|
300 |
|
|
|a 472 pages
|b illustrations
|
653 |
|
|
|a Data mining / fast
|
653 |
|
|
|a Gestion / Informatique
|
653 |
|
|
|a Cloud computing / fast
|
653 |
|
|
|a Machine learning / http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85079324
|
653 |
|
|
|a Infonuagique
|
653 |
|
|
|a Amazon Web Services (Firm) / http://id.loc.gov/authorities/names/no2015140713
|
653 |
|
|
|a Management / Data processing / fast
|
653 |
|
|
|a Management / Data processing / http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85080339
|
653 |
|
|
|a Cloud computing / http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2008004883
|
653 |
|
|
|a Machine learning / fast
|
653 |
|
|
|a Business / Data processing / http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85018264
|
653 |
|
|
|a Business / Data processing / fast
|
653 |
|
|
|a Apprentissage automatique
|
653 |
|
|
|a Data mining / http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh97002073
|
653 |
|
|
|a Amazon Web Services (Firm) / fast
|
653 |
|
|
|a Exploration de données (Informatique)
|
700 |
1 |
|
|a Barth, Antje
|e author
|
700 |
1 |
|
|a Walczak, Tomasz
|e translator
|
041 |
0 |
7 |
|a pol
|2 ISO 639-2
|
989 |
|
|
|b OREILLY
|a O'Reilly
|
776 |
|
|
|z 9788328391291
|
776 |
|
|
|z 8328391295
|
856 |
4 |
0 |
|u https://learning.oreilly.com/library/view/~/9788328391291/?ar
|x Verlag
|3 Volltext
|
082 |
0 |
|
|a 658
|
082 |
0 |
|
|a 006.3
|
082 |
0 |
|
|a 330
|
520 |
|
|
|a Platforma Amazon Web Services jest uważana za największą i najbardziej dojrzałą chmurę obliczeniową. Zapewnia bogaty zestaw specjalistycznych narzędzi ułatwiających realizację projektów z zakresu inżynierii danych i uczenia maszynowego. W ten sposób inżynierowie danych, architekci i menedżerowie mogą szybko zacząć używać danych do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. Uzyskanie optymalnej efektywności pracy takich projektów wymaga jednak dobrego rozeznania w możliwościach poszczególnych narzędzi, usług i bibliotek. Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi szybko nauczysz się tworzyć i uruchamiać procesy w chmurze, a następnie integrować wyniki z aplikacjami. Zapoznasz się ze scenariuszami stosowania technik sztucznej inteligencji: przetwarzania języka naturalnego, rozpoznawania obrazów, wykrywania oszustw, wyszukiwania kognitywnego czy wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym. Ponadto dowiesz się, jak łączyć cykle rozwoju modeli z pobieraniem i analizą danych w powtarzalnych potokach MLOps. W książce znajdziesz też zbiór technik zabezpieczania projektów i procesów z obszaru inżynierii danych, takich jak stosowanie usługi IAM, uwierzytelnianie, autoryzacja, izolacja sieci, szyfrowanie danych w spoczynku czy postkwantowe szyfrowanie sieci dla danych w tranzycie
|