Building Scalable Deep Learning Pipelines on AWS
Idioma: inglés
Editorial: Apress, Apress Dez 2024, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is your comprehensive guide to creating powerful, end-to-end deep learning workflows on Amazon Web Services (AWS). The book explores how to integrate essential big data tools and technologies-such as PySpark, PyTorch, TensorFlow, Airflow, EC2, and S3-to streamline the development, training, and deployment of deep learning models.Starting with the importance of scaling advanced machine learning models, this book leverages AWS's robust infrastructure and comprehensive suite of services. It guides you through the setup and configuration needed to maximize the potential of deep learning technologies. You will gain in-depth knowledge of building deep learning pipelines, including data preprocessing, feature engineering, model training, evaluation, and deployment.The book provides insights into setting up an AWS environment, configuring necessary tools, and using PySpark for distributed data processing. You will also delve into hands-on tutorials for PyTorch and TensorFlow, mastering their roles in building and training neural networks. Additionally, you will learn how Apache Airflow can orchestrate complex workflows and how Amazon S3 and EC2 enhance model deployment at scale.By the end of this book, you will be equipped to tackle real-world challenges and seize opportunities in the rapidly evolving field of deep learning with AWS. You will gain the insights and skills needed to drive innovation and maintain a competitive edge in today's data-driven landscape.What You Will LearnMaximize AWS services for scalable and high-performance deep learning architecturesHarness the capacity of PyTorch and TensorFlow for advanced neural network developmentUtilize PySpark for efficient distributed data processing on AWSOrchestrate complex workflows with Apache Airflow for seamless data processing, model training, and deploymentWho This Book Is ForData scientists looking to expand their skill set to include deep learning on AWS, machine learning engineers tasked with designing and deploying machine learning systems who want to incorporate deep learning capabilities into their applications, AI practitioners working across various industries who seek to leverage deep learning for solving complex problems and gaining a competitive advantageSpringer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 780 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9798868810169
- Título
- Building Scalable Deep Learning Pipelines on AWS
- Autor
- Abdelaziz Testas
- Editorial
- Apress, Apress Dez 2024
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798868810169
- Peso del artículo
- 1159 gramos
- Dimensiones
- 235x155x42 mm
This book is your comprehensive guide to creating powerful, end-to-end deep learning workflows on Amazon Web Services (AWS). The book explores how to integrate essential big data tools and technologies-such as PySpark, PyTorch, TensorFlow, Airflow, EC2, and S3-to streamline the development, training, and deployment of deep learning models.
Starting with the importance of scaling advanced machine learning models, this book leverages AWS's robust infrastructure and comprehensive suite of services. It guides you through the setup and configuration needed to maximize the potential of deep learning technologies. You will gain in-depth knowledge of building deep learning pipelines, including data preprocessing, feature engineering, model training, evaluation, and deployment.
The book provides insights into setting up an AWS environment, configuring necessary tools, and using PySpark for distributed data processing. You will also delve into hands-on tutorials for PyTorch and TensorFlow, mastering their roles in building and training neural networks. Additionally, you will learn how Apache Airflow can orchestrate complex workflows and how Amazon S3 and EC2 enhance model deployment at scale.
By the end of this book, you will be equipped to tackle real-world challenges and seize opportunities in the rapidly evolving field of deep learning with AWS. You will gain the insights and skills needed to drive innovation and maintain a competitive edge in today's data-driven landscape.
What You Will Learn
- Maximize AWS services for scalable and high-performance deep learning architectures
- Harness the capacity of PyTorch and TensorFlow for advanced neural network development
- Utilize PySpark for efficient distributed data processing on AWS
- Orchestrate complex workflows with Apache Airflow for seamless data processing, model training, and deployment
Who This Book Is For
Data scientists looking to expand their skill set to include deep learning on AWS, machine learning engineers tasked with designing and deploying machine learning systems who want to incorporate deep learning capabilities into their applications, AI practitioners working across various industries who seek to leverage deep learning for solving complex problems and gaining a competitive advantage
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Acerca del autor
Abdelaziz Testas, PhD, is a seasoned data scientist with over a decade of experience in data analysis and machine learning. He earned his PhD in Economics from the University of Leeds in England and holds a master’s degree in the same field from the University of Glasgow in Scotland. Additionally, he has earned several certifications in computer science and data science in the United States.
For over 10 years, Abdelaziz served as a Lead Data Scientist at Nielsen, where he played a pivotal role in enhancing the company’s audience measurement capabilities. He was instrumental in planning, initiating, and executing end-to-end data science projects and developing methodologies that advanced Nielsen’s digital ad and content rating products. His expertise in media measurement and data science drove the creation of innovative solutions.
Recently, Abdelaziz transitioned to the public sector, joining the State of California's Department of Health Care Access and Information (HCAI). In his new role, he leverages his coding and data science leadership skills to make a meaningful impact, supporting HCAI’s mission to ensure quality, equitable, and affordable health care for all Californians.
Abdelaziz is also the author of Distributed Machine Learning with PySpark: Migrating Effortlessly from Pandas and Scikit-Learn (Apress).
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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