Serverless Machine Learning with Amazon Redshift ML : Create, train, and deploy machine learning models using familiar SQL commands
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Supercharge and deploy Amazon Redshift Serverless, train and deploy machine learning models using Amazon Redshift ML, and run inference queries at scaleKey Features:Leverage supervised learning to build binary classification, multi-class classification, and regression modelsLearn to use unsupervised learning using the K-means clustering methodMaster the art of time series forecasting using Redshift MLPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches BuchBook Description:Amazon Redshift Serverless enables organizations to run petabyte-scale cloud data warehouses quickly and in a cost-effective way, enabling data science professionals to efficiently deploy cloud data warehouses and leverage easy-to-use tools to train models and run predictions. This practical guide will help developers and data professionals working with Amazon Redshift data warehouses to put their SQL knowledge to work for training and deploying machine learning models.The book begins by helping you to explore the inner workings of Redshift Serverless as well as the foundations of data analytics and types of data machine learning. With the help of step-by-step explanations of essential concepts and practical examples, you'll then learn to build your own classification and regression models. As you advance, you'll find out how to deploy various types of machine learning projects using familiar SQL code, before delving into Redshift ML. In the concluding chapters, you'll discover best practices for implementing serverless architecture with Redshift.By the end of this book, you'll be able to configure and deploy Amazon Redshift Serverless, train and deploy machine learning models using Amazon Redshift ML, and run inference queries at scale.What You Will Learn:Utilize Redshift Serverless for data ingestion, data analysis, and machine learningCreate supervised and unsupervised models and learn how to supply your own custom parametersDiscover how to use time series forecasting in your data warehouseCreate a SageMaker endpoint and use that to build a Redshift ML model for remote inferenceFind out how to operationalize machine learning in your data warehouseUse model explainability and calculate probabilities with Amazon Redshift MLWho this book is for:Data scientists and machine learning developers working with Amazon Redshift who want to explore its machine-learning capabilities will find this definitive guide helpful. A basic understanding of machine learning techniques and working knowledge of Amazon Redshift is needed to make the most of this book.…
N° de ref. del artículo 9781804619285
- Título
- Serverless Machine Learning with Amazon Redshift ML : Create, train, and deploy machine learning models using familiar SQL commands
- Autor
- Debu Panda
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1804619280
- ISBN 13
- 9781804619285
- Peso del artículo
- 546 gramos
- Dimensiones
- 235x191x16 mm
Supercharge and deploy Amazon Redshift Serverless, train and deploy Machine learning Models using Amazon Redshift ML and run inference queries at scale.
Key Features
- Learn to build Multi-Class Classification Models
- Create a model, validate a model and draw conclusion from K-means clustering
- Learn to create a SageMaker endpoint and use that to create a Redshift ML Model for remote inference
Book Description
Amazon Redshift Serverless enables organizations to run PetaBytes scales Cloud data warehouses in minutes and in most cost effective way Developers, data analysts and BI analysts can deploy cloud data warehouses and use easy-to-use tools to train models and run predictions. Developers working with Amazon Redshift data warehouses will be able to put their SQL knowledge to work with this practical guide to train and deploy Machine Learning Models. The book provides a hands-on approach to implementation and associated methodologies that will have you up-and-running, and productive in no time. Complete with step-by-step explanations of essential concepts, practical examples and self-assessment questions, you will begin Deploying and Using Amazon Redshift Serverless and then dive into learning and deploying various types of Machine learning projects using familiar SQL Code. You will learn how to configure and deploy Amazon Redshift Serverless, understand the foundations of data analytics and types of data machine learning. Then you will deep dive into Redshift ML By the end of this book, you will be able to configure and deploy Amazon Redshift Serverless, train and deploy Machine learning Models using Amazon Redshift ML and run inference queries at scale.
What you will learn
- Learn how to implement an end-to-end serverless architecture for ingestion, analytics and machine learning using Redshift Serverless and Redshift ML
- Learn how to create supervised and unsupervised models, and various techniques to influence your model
- Learn how to run inference queries at scale in Redshift to solve a variety of business problems using models created with Redshift ML or natively in Amazon SageMaker
- Learn how to optimize your Redshift data warehouse for extreme performance
- Learn how to ensure you are using proper security guidelines with Redshift ML
- Learn how to use model explainability in Amazon Redshift ML, to help understand how each attribute in your training data contributes to the predicted result.
Who This Book Is For
Data Scientists and Machine Learning developers who work with Amazon Redshift and want to explore it's machine learning capabilities will find this definitive guide helpful. Basic understanding of machine learning techniques and working knowledge of Amazon Redshift is needed to get the best from this book.
Table of Contents
- Introduction to Redshift Serverless
- Data Loading and analytics on Redshift Serverless
- Applying Machine Learning in Your Warehouse
- Redshift ML Overview
- Building your first model
- Building classification models
- Building Regression models
- Building Unsupervised Models with K-Means Clustering
- Redshift Auto ON vs Auto OFF
- Creating models with XGBoost
- Bring Your Own Models for in database inference
- Bring Your Own Models for in remote endpoint invocation
- Performance Considerations
- Personalizing/Operationalizing
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Acerca del autor
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Handelsregisternummer HRB 200691
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La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
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 AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, 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.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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