Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS

Эта книга представляет собой практическое руководство по ускорению разработки приложений машинного обучения с использованием высокопроизводительных вычислений (HPC) на платформе AWS. Авторы, опытные специалисты AWS, делятся архитектурными лучшими практиками для создания масштабируемых и эффективных ML-решений.

Книга охватывает полный жизненный цикл машинного обучения: от подготовки данных и распределенного обучения моделей до их развертывания в продакшн. Особое внимание уделяется оптимизации производительности, автоматизации процессов и работе с большими моделями. Рассматриваются такие области, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и прогнозирование.

Читатели научатся использовать сервисы AWS для организации параллельного обучения, настройки гиперпараметров и построения воспроизводимых ML-пайплайнов. Книга содержит архитектурные шаблоны и рекомендации по безопасности, масштабируемости и эффективности ML-платформ.

Издание предназначено для инженеров по машинному обучению, data scientists и архитекторов, которые хотят освоить промышленные подходы к разработке ML-приложений в облачной среде AWS с применением технологий высокопроизводительных вычислений.