![[รีวิว] Data Science on AWS (Chris Fregly) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2607008/c1a-085k3-mkq567jnt43-0kqyzr.jpg)
Show Notes
Data Science on AWS (Chris Fregly)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492079391?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Science-on-AWS-Chris-Fregly.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-on-aws-leveraging-aws-for-advanced-data/id1753901899?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Science+on+AWS+Chris+Fregly+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Science-on-AWS-Chris-Fregly.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Science-on-AWS-Chris-Fregly.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Science-on-AWS-Chris-Fregly.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1492079391/
#วงจรชีวิตโมเดลบนAWS #AmazonSageMakerAutopilot #BERTสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ #Kinesisและสตรีมมิงแมชชีนเลิร์นนิง #ความปลอดภัยและสิทธิ์เข้าถึงในMLOps #DataScienceonAWS
หนังสือ Data Science on AWS: Implementing End-to-End, Continuous AI and Machine Learning Pipelines โดย Chris Fregly และ Antje Barth เป็นคู่มือเชิงเทคนิคสำหรับการนำงานวิทยาการข้อมูล และแมชชีนเลิร์นนิง ไปสร้างเป็นระบบที่ทำงานจริงบน Amazon Web Services หรือ AWS เนื้อหาจัดอยู่ในกลุ่มหนังสือการปฏิบัติด้านคลาวด์, MLOps, และวิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิง โดยมองงานโมเดลเป็นวงจรต่อเนื่อง ไม่ใช่เพียงการทดลองในโน้ตบุ๊ก หนังสือครอบคลุมตั้งแต่การนำข้อมูลเข้า, การสำรวจและเตรียมข้อมูล, การฝึกโมเดล, การประเมินผล, การนำไปให้บริการ, จนถึงการเชื่อมทุกขั้นตอนเป็นไปป์ไลน์ที่ทำซ้ำและดูแลได้ ผู้เขียนใช้บริการในชุด AI และ ML ของ AWS เพื่ออธิบายว่าทีมข้อมูล, ทีมวิศวกรรม, และนักพัฒนาแอปพลิเคชัน จะทำงานบนโครงสร้างเดียวกันได้อย่างไร ตัวอย่างครอบคลุมงานประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย BERT, คอมพิวเตอร์วิทัศน์, การตรวจจับการทุจริต, ระบบสนทนา, รวมถึงข้อมูลสตรีมมิง เป้าหมายหลักจึงไม่ใช่การสอนอัลกอริทึมจากศูนย์ แต่คือการอธิบายวิธีทำให้โมเดลมีเส้นทางที่เชื่อถือได้, ขยายขนาดได้, ปลอดภัย, และเชื่อมเข้ากับการใช้งานทางธุรกิจจริงได้
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492079391?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Science-on-AWS-Chris-Fregly.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-on-aws-leveraging-aws-for-advanced-data/id1753901899?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Science+on+AWS+Chris+Fregly+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Science-on-AWS-Chris-Fregly.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Science-on-AWS-Chris-Fregly.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Science-on-AWS-Chris-Fregly.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1492079391/
#วงจรชีวิตโมเดลบนAWS #AmazonSageMakerAutopilot #BERTสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ #Kinesisและสตรีมมิงแมชชีนเลิร์นนิง #ความปลอดภัยและสิทธิ์เข้าถึงในMLOps #DataScienceonAWS
หนังสือ Data Science on AWS: Implementing End-to-End, Continuous AI and Machine Learning Pipelines โดย Chris Fregly และ Antje Barth เป็นคู่มือเชิงเทคนิคสำหรับการนำงานวิทยาการข้อมูล และแมชชีนเลิร์นนิง ไปสร้างเป็นระบบที่ทำงานจริงบน Amazon Web Services หรือ AWS เนื้อหาจัดอยู่ในกลุ่มหนังสือการปฏิบัติด้านคลาวด์, MLOps, และวิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิง โดยมองงานโมเดลเป็นวงจรต่อเนื่อง ไม่ใช่เพียงการทดลองในโน้ตบุ๊ก หนังสือครอบคลุมตั้งแต่การนำข้อมูลเข้า, การสำรวจและเตรียมข้อมูล, การฝึกโมเดล, การประเมินผล, การนำไปให้บริการ, จนถึงการเชื่อมทุกขั้นตอนเป็นไปป์ไลน์ที่ทำซ้ำและดูแลได้ ผู้เขียนใช้บริการในชุด AI และ ML ของ AWS เพื่ออธิบายว่าทีมข้อมูล, ทีมวิศวกรรม, และนักพัฒนาแอปพลิเคชัน จะทำงานบนโครงสร้างเดียวกันได้อย่างไร ตัวอย่างครอบคลุมงานประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย BERT, คอมพิวเตอร์วิทัศน์, การตรวจจับการทุจริต, ระบบสนทนา, รวมถึงข้อมูลสตรีมมิง เป้าหมายหลักจึงไม่ใช่การสอนอัลกอริทึมจากศูนย์ แต่คือการอธิบายวิธีทำให้โมเดลมีเส้นทางที่เชื่อถือได้, ขยายขนาดได้, ปลอดภัย, และเชื่อมเข้ากับการใช้งานทางธุรกิจจริงได้
