书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》

书籍：Building Scalable Deep Learning Pipelines on AWS: Develop, Train, and Deploy Deep Learning Models
作者：Abdelaziz Testas
出版：Apress
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
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01 书籍介绍

本书是您在亚马逊网络服务（AWS）上创建强大且端到端深度学习Pipeline的全面指南。书中探讨了如何集成如PySpark、PyTorch、TensorFlow、Airflow、EC2和S3等重要的大数据工具和技术，以简化深度学习模型的开发、训练和部署过程。
本书从扩展高级机器学习模型的重要性入手，充分利用AWS的强大基础设施和全面的服务套件，指导您完成设置和配置，以最大化发挥深度学习技术的潜力。您将深入了解构建深度学习Pipeline的知识，包括数据预处理、特征工程、模型训练、评估和部署。书中提供了关于如何设置AWS环境、配置必要工具以及使用PySpark进行分布式数据处理的见解。您还将深入学习PyTorch和TensorFlow的实践教程，掌握它们在构建和训练神经网络中的作用。此外，您还将了解Apache Airflow如何协调复杂的工作流程，以及Amazon S3和EC2如何增强大规模模型部署的能力。
阅读完本书后，您将能够应对现实世界中的挑战，在快速发展的深度学习领域中利用AWS抓住机遇。您将获得在当今数据驱动环境中推动创新并保持竞争优势所需的洞察力和技能。
您将学到什么：
· 如何最大限度地利用AWS服务构建可扩展和高性能的深度学习架构
· 使用PyTorch和TensorFlow开发先进的神经网络
· 在AWS上利用PySpark进行高效的分布式数据处理
· 使用Apache Airflow协调复杂的工作流程，实现无缝的数据处理、模型训练和部署
本书适合谁：
· 希望扩展技能集，包含在AWS上进行深度学习的数据科学家
· 负责设计和部署机器学习系统的机器学习工程师，希望在其应用中加入深度学习能力
· 寻求通过深度学习解决复杂问题并在各行业取得竞争优势的人工智能从业者

02 作者简介

Abdelaziz Testas博士是一位拥有超过十年数据分析和机器学习经验的老练数据科学家。他在英国利兹大学获得了经济学博士学位，并在苏格兰格拉斯哥大学获得了同一领域的硕士学位。此外，他还获得了美国多个计算机科学和数据科学认证。
Abdelaziz在尼尔森担任首席数据科学家超过10年，在那里他极大地提升了公司的受众测量能力。他负责规划、启动和执行端到端的数据科学项目，并开发了推进尼尔森数字广告和内容评级产品的研究方法。他在媒体测量和数据科学方面的专长促成了多项创新解决方案的诞生。
最近，Abdelaziz转战公共部门，加入了加利福尼亚州卫生保健访问与信息部（HCAI）。在他的新角色中，他运用自己的编程和数据科学领导技能，支持HCAI确保所有加州人都能享有高质量、公平且负担得起的医疗服务的目标。Abdelaziz也是《使用PySpark进行分布式机器学习：轻松迁移至Pandas和Scikit-Learn》（Apress出版社）一书的作者。

03 书籍大纲