The Machine Learning Solutions Architect Handbook - Second Edition
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing Limited, 2024
- Livre broché
- Neuf
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N° de réf. du vendeur L0-9781805122500
- Titre
- The Machine Learning Solutions Architect Handbook - Second Edition
- Auteur
- David Ping
- Éditeur
- Packt Publishing Limited
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- New
- Reliure
- PAP
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1805122509
- ISBN à 13 chiffres
- 9781805122500
- Poids de l'article
- 1 243 grammes
Design, build, and secure scalable machine learning (ML) systems to solve real-world business problems with Python and AWS
Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Key Features
- Go in-depth into the ML lifecycle, from ideation and data management to deployment and scaling
- Apply risk management techniques in the ML lifecycle and design architectural patterns for various ML platforms and solutions
- Understand the generative AI lifecycle, its core technologies, and implementation risks
Book Description
David Ping, Head of GenAI and ML Solution Architecture for global industries at AWS, provides expert insights and practical examples to help you become a proficient ML solutions architect, linking technical architecture to business-related skills.
You'll learn about ML algorithms, cloud infrastructure, system design, MLOps , and how to apply ML to solve real-world business problems. David explains the generative AI project lifecycle and examines Retrieval Augmented Generation (RAG), an effective architecture pattern for generative AI applications. You’ll also learn about open-source technologies, such as Kubernetes/Kubeflow, for building a data science environment and ML pipelines before building an enterprise ML architecture using AWS. As well as ML risk management and the different stages of AI/ML adoption, the biggest new addition to the handbook is the deep exploration of generative AI.
By the end of this book , you’ll have gained a comprehensive understanding of AI/ML across all key aspects, including business use cases, data science, real-world solution architecture, risk management, and governance. You’ll possess the skills to design and construct ML solutions that effectively cater to common use cases and follow established ML architecture patterns, enabling you to excel as a true professional in the field.
What you will learn
- Apply ML methodologies to solve business problems across industries
- Design a practical enterprise ML platform architecture
- Gain an understanding of AI risk management frameworks and techniques
- Build an end-to-end data management architecture using AWS
- Train large-scale ML models and optimize model inference latency
- Create a business application using artificial intelligence services and custom models
- Dive into generative AI with use cases, architecture patterns, and RAG
Who this book is for
This book is for solutions architects working on ML projects, ML engineers transitioning to ML solution architect roles, and MLOps engineers. Additionally, data scientists and analysts who want to enhance their practical knowledge of ML systems engineering, as well as AI/ML product managers and risk officers who want to gain an understanding of ML solutions and AI risk management, will also find this book useful. A basic knowledge of Python, AWS, linear algebra, probability, and cloud infrastructure is required before you get started with this handbook.
Table of Contents
- Navigating the ML Lifecycle with ML Solutions Architecture
- Exploring ML Business Use Cases
- Exploring ML Algorithms
- Data Management for ML
- Exploring Open-Source ML Libraries
- Kubernetes Container Orchestration Infrastructure Management
- Open-Source ML Platforms
- Building a Data Science Environment using AWS ML Services
- Designing an Enterprise ML Architecture with AWS ML Services
- Advanced ML Engineering
- Building ML Solutions with AWS AI Services
- AI Risk Management
- Bias, Explainability, Privacy, and Adversarial Attacks
(N.B. Please use the Read Sample option to see further chapters)
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
David Ping is an accomplished author and industry expert with over 28 years of experience in the field of data science and technology. He currently serves as the leader of a team of highly skilled data scientists and AI/ML solutions architects at AWS. In this role, he assists organizations worldwide in designing and implementing impactful AI/ML solutions to drive business success. David's extensive expertise spans a range of technical domains, including data science, ML solution and platform design, data management, AI risk, and AI governance. Prior to joining AWS, David held positions in renowned organizations such as JPMorgan, Credit Suisse, and Intel Corporation, where he contributed to the advancements of science and technology through engineering and leadership roles. With his wealth of experience and diverse skill set, David brings a unique perspective and invaluable insights to the field of AI/ML.
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Spécialité
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Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
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