iX 01/2023

End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren Mit diesem Buch lernen Machine-Learning- und KI-Praktiker:innen, wie sie erfolgreich Data-Science-Projekte mit Amazon Web Services erstellen und in den produktiven Einsatz bringen. Das praxisorientierte Handbuch stellt den KI- und Machine-Learning-Stack von Amazon vor, der Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung umfasst. Chris Fregly und Antje Barth zeigen Ihnen, wie Sie ML-Pipelines in der Cloud anlegen und die Ergebnisse innerhalb von Minuten in Anwendungen integrieren. Sie erfahren zudem, wie Sie Kosten senken können und die Performance Ihrer Anwendungen optimieren.Aus dem Inhalt: Wenden Sie den KI- und ML-Stack von Amazon auf reale Use Cases an, insbesondere aus den Bereichen Natural Language Processing, Computer Vision, Betrugserkennung oder dialogfähige GeräteNutzen Sie AutoML, um sich wiederholende Aufgaben mit Amazon SageMaker Autopilot zu automatisierenTauchen Sie tief in den kompletten Lebenszyklus einer NLP-Modellentwicklung auf BERT-Basis ein und lernen Sie dabei, wie Sie Daten einlesen und analysieren sowie Modelle trainieren und deployenBündeln Sie alle Teilschritte eines Workflows zu einer wiederverwendbaren MLOps-PipelineVerwenden Sie Amazon Kinesis und Amazon Managed Streaming for Apache Kafka für Echtzeit-ML, Anomalieerkennung und Streaming-AnalysenProfitieren Sie von bewährten Sicherheitspraktiken für das Identitäts- und Zugriffsmanagement, die Authentifizierung und AutorisierungAutoren: Chris Fregly ist Principal Developer Advocate für KI und Machine Learning bei AWS in San Francisco. Er spricht regelmäßig auf Konferenzen auf der ganzen Welt zu KI und Machine Learning, unter anderem bei der O'Reilly AI Superstream Series. Zuvor hat er PipelineAI gegründet, war Solutions Engineer bei Databricks und Software Engineer bei Netflix. In den letzten zehn Jahren hat er sich auf den Aufbau von KI- und Machine-Learning-Pipelines mit AWS konzentriert. Antje Barth ist Senior Developer Advocate für KI und Machine Learning bei AWS in Düsseldorf. Sie ist Mitbegründerin der Düsseldorfer Gruppe von „Women in Big Data“ und spricht häufig auf KI- und Machine Learning-Konferenzen und Meetups auf der ganzen Welt. Außerdem leitet und kuratiert sie Inhalte für O'Reilly-AI-Superstream-Veranstaltungen. Zuvor war sie als Software Engineer bei Cisco und MapR tätig und beschäftigte sich mit Infrastrukturen für Rechenzentren, Big Data und KI-Anwendungen.Zielgruppe: Data ScientistsData EngineersMachine Learning Engineers

iX - Das Magazin für professionelle Informationstechnik. iX hat es sich zur Aufgabe gemacht, ihre Leser durch den zunehmend verwirrenden und sich ständig verändernden IT-Dschungel zu leiten und ihnen eine Übersicht über die neuesten Entwicklungen zu verschaffen. Dabei steht unabhängiger, gründlich recherchierter und kritischer Fach- Journalismus an erster Stelle. Im Fokus jedes Artikels steht der Praxisbezug für den Leser. Tests und Erfahrungsberichte bieten eine Entscheidungshilfe für den Einsatz von Produkten und Dienstleistungen im IT-Business. iX berichtet zusätzlich über zukunftsweisende Technologien und Forschungsergebnisse. iX richtet sich an jeden professionellen IT-Anwender in Unternehmen und Institutionen. Zur Leserschaft zählen IT-Leiter, Softwareentwickler, System- und Netzwerkadministratoren, IT-Berater, Sicherheitsspezialisten sowie Mitarbeiter aus Wissenschaft und Forschung. Genießen Sie die Vorzüge eines Abonnements und sparen Sie gegenüber dem Einzelkauf.