Book Description: Building Scalable Deep Learning Pipelines on AWS: Develop, Train, and Deploy Deep Learning Models provides a comprehensive guide to designing, deploying, and scaling deep learning models on Amazon Web Services (AWS). This book covers the entire lifecycle of deep learning model development, from data preparation to deployment, and provides practical examples and code snippets to help readers get started quickly. The book focuses on the scalability aspect of deep learning pipelines, emphasizing the importance of building efficient and cost-effective pipelines that can handle large amounts of data and deliver accurate predictions. The book is divided into four parts: Part I covers the fundamentals of deep learning, including an introduction to the technology, its applications, and the challenges associated with scaling it. Part II delves into the nitty-gritty details of building scalable deep learning pipelines, covering topics such as data ingestion, preprocessing, feature engineering, model training, and deployment. Part III explores advanced techniques for improving the performance and efficiency of deep learning models, including transfer learning, data augmentation, and regularization. Finally, Part IV discusses the future of deep learning and its potential applications in various industries.

Создание масштабируемых конвейеров глубокого обучения на AWS: разработка, обучение и развертывание моделей глубокого обучения предоставляет исчерпывающее руководство по проектированию, развертыванию и масштабированию моделей глубокого обучения на Amazon Web Services (AWS). Эта книга охватывает весь жизненный цикл разработки модели глубокого обучения, от подготовки данных до развертывания, и содержит практические примеры и фрагменты кода, которые помогут читателям быстро начать работу. Книга посвящена аспекту масштабируемости конвейеров глубокого обучения, подчеркивая важность создания эффективных и экономически эффективных конвейеров, которые могут обрабатывать большие объемы данных и предоставлять точные прогнозы. Книга состоит из четырех частей: Часть I охватывает основы глубокого обучения, включая введение в технологию, ее применение и проблемы, связанные с ее масштабированием. В части II подробно рассматриваются детали создания масштабируемых конвейеров глубокого обучения, включая такие темы, как прием данных, предварительная обработка, разработка функций, обучение моделей и развертывание. В части III рассматриваются передовые методы повышения производительности и эффективности моделей глубокого обучения, включая обучение передаче, увеличение данных и регуляризацию. Наконец, в части IV обсуждается будущее глубокого обучения и его потенциальное применение в различных отраслях.

Créer des pipelines d'apprentissage en profondeur évolutifs sur AWS : concevoir, former et déployer des modèles d'apprentissage en profondeur fournit des conseils complets sur la conception, le déploiement et l'échelle des modèles d'apprentissage en profondeur sur Amazon Web Services (AWS). Ce livre couvre tout le cycle de vie du développement d'un modèle d'apprentissage profond, de la préparation des données au déploiement, et contient des exemples pratiques et des fragments de code qui aideront les lecteurs à démarrer rapidement. livre traite de l'évolutivité des convoyeurs d'apprentissage profond, soulignant l'importance de créer des convoyeurs efficaces et rentables qui peuvent traiter de grandes quantités de données et fournir des prévisions précises. livre se compose de quatre parties : La partie I couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris l'introduction à la technologie, ses applications et les problèmes liés à sa mise à l'échelle. La deuxième partie traite en détail des détails de la création de pipelines d'apprentissage profond évolutifs, y compris des sujets tels que la réception de données, le prétraitement, le développement de fonctions, la formation de modèles et le déploiement. La partie III examine les meilleures pratiques pour améliorer la productivité et l'efficacité des modèles d'apprentissage profond, y compris l'apprentissage de la transmission, l'augmentation des données et la régularisation. Enfin, la partie IV traite de l'avenir de l'apprentissage profond et de ses applications potentielles dans divers secteurs.

Creación de transportadores de aprendizaje profundo escalables en AWS: el desarrollo, entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje profundo proporciona una guía exhaustiva para diseñar, implementar y escalar modelos de aprendizaje profundo en Amazon Web Services (AWS). Este libro cubre todo el ciclo de vida del desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo, desde la preparación de datos hasta la implementación, y contiene ejemplos prácticos y fragmentos de código que ayudarán a los lectores a comenzar rápidamente. libro aborda el aspecto de la escalabilidad de los transportadores de aprendizaje profundo, destacando la importancia de crear transportadores eficientes y rentables que puedan procesar grandes cantidades de datos y proporcionar predicciones precisas. libro consta de cuatro partes: La Parte I abarca los fundamentos del aprendizaje profundo, incluyendo la introducción a la tecnología, sus aplicaciones y los desafíos relacionados con su escalamiento. En la parte II se examinan en detalle los detalles de la creación de transportadores de aprendizaje profundo escalables, incluidos temas como la recepción de datos, el procesamiento previo, el desarrollo de funciones, el aprendizaje de modelos y la implementación. En la parte III se examinan las mejores prácticas para mejorar la productividad y la eficiencia de los modelos de aprendizaje profundo, incluido el aprendizaje de transferencia, el aumento de los datos y la regularización. Por último, en la parte IV se examina el futuro del aprendizaje profundo y su posible aplicación en diversas industrias.

Fornisce una guida completa per la progettazione, l'implementazione e la scalabilità dei modelli di formazione avanzata su Amazon Web Services (AWS). Questo libro include l'intero ciclo di vita dello sviluppo di un modello di apprendimento approfondito, dalla preparazione dei dati all'implementazione, e contiene esempi pratici e frammenti di codice che consentono ai lettori di iniziare rapidamente. Il libro è incentrato sull'aspetto della scalabilità delle linee di montaggio per l'apprendimento approfondito, sottolineando l'importanza di creare reti di montaggio efficienti e convenienti in grado di elaborare grandi quantità di dati e fornire previsioni precise. Il libro è composto da quattro parti: la Parte I comprende le basi dell'apprendimento approfondito, tra cui l'introduzione alla tecnologia, la sua applicazione e i problemi legati alla sua scalabilità. La parte II descrive in dettaglio i dettagli relativi alla creazione di linee di montaggio scalabili per l'apprendimento approfondito, tra cui l'acquisizione dei dati, la pre-elaborazione, lo sviluppo delle funzioni, la formazione dei modelli e l'implementazione. La parte III affronta le procedure ottimali per migliorare la produttività e l'efficienza dei modelli di apprendimento approfondito, inclusa la formazione per il trasferimento, l'aumento dei dati e la regolarizzazione. Infine, nella parte IV si discute del futuro dell'apprendimento profondo e della sua potenziale applicazione in diversi settori.

Aufbau skalierbarer Deep-arning-Pipelines auf AWS: Die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von Deep-arning-Modellen bietet eine umfassende Anleitung zum Entwerfen, Bereitstellen und Skalieren von Deep-arning-Modellen auf Amazon Web Services (AWS). Dieses Buch deckt den gesamten benszyklus der Entwicklung eines Deep-arning-Modells ab, von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung, und enthält praktische Beispiele und Codeschnipsel, die den sern helfen, schnell loszulegen. Das Buch konzentriert sich auf den Skalierbarkeitsaspekt von Deep-arning-Pipelines und betont die Bedeutung des Aufbaus effizienter und kostengünstiger Pipelines, die große Datenmengen verarbeiten und genaue Vorhersagen liefern können. Das Buch besteht aus vier Teilen: Teil I behandelt die Grundlagen des Deep arning, einschließlich einer Einführung in die Technologie, ihre Anwendung und die Herausforderungen, die mit ihrer Skalierung verbunden sind. In Teil II werden die Details des Aufbaus skalierbarer Deep-arning-Pipelines detailliert behandelt, einschließlich Themen wie Datenannahme, Vorverarbeitung, Funktionsentwicklung, Modelltraining und Bereitstellung. Teil III befasst sich mit Best Practices zur Verbesserung der istung und Effizienz von Deep-arning-Modellen, einschließlich Übertragungstraining, Datenerweiterung und Regularisierung. Schließlich diskutiert Teil IV die Zukunft des Deep arning und seine möglichen Anwendungen in verschiedenen Branchen.

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AWS'de Ölçeklenebilir Derin Öğrenme Boru Hatları Oluşturma: Derin Öğrenme Modellerinin Geliştirilmesi, Eğitimi ve Dağıtımı Amazon Web Services (AWS) üzerinde derin öğrenme modellerinin tasarlanması, dağıtılması ve ölçeklendirilmesi için kapsamlı bir kılavuz sağlar. Bu kitap, veri hazırlamadan dağıtıma kadar bir derin öğrenme modelinin tüm geliştirme yaşam döngüsünü kapsar ve okuyucuların hızlı bir şekilde başlamasına yardımcı olmak için vaka çalışmaları ve kod parçacıkları sağlar. Kitap, derin öğrenme boru hatlarının ölçeklenebilirlik yönüne odaklanarak, büyük miktarda veriyi işleyebilecek ve doğru tahminler sağlayabilecek verimli ve uygun maliyetli boru hatları oluşturmanın önemini vurgulamaktadır. Kitap dört bölümden oluşuyor: Bölüm I, teknolojiye giriş, uygulama ve ölçeklendirmeyle ilgili zorluklar da dahil olmak üzere derin öğrenmenin temellerini kapsıyor. Bölüm II, veri alımı, ön işleme, özellik geliştirme, model eğitimi ve dağıtım gibi konular da dahil olmak üzere ölçeklenebilir derin öğrenme boru hatlarının oluşturulmasını detaylandırır. Bölüm III, iletim öğrenimi, veri büyütme ve düzenleme dahil olmak üzere derin öğrenme modellerinin performansını ve verimliliğini artırmak için en iyi uygulamaları ele almaktadır. Son olarak, Bölüm IV, derin öğrenmenin geleceğini ve çeşitli endüstrilerdeki potansiyel uygulamalarını tartışmaktadır.

在AWS上構建可擴展的深度學習流水線：深度學習模型的開發，培訓和部署為在Amazon Web Services（AWS）上設計，部署和擴展深度學習模型提供了全面的指導。本書涵蓋了從數據準備到部署的深度學習模型開發的整個生命周期，並提供了實例和代碼片段，以幫助讀者快速開始工作。該書著重於深度學習流水線的可擴展性，強調了創建高效且具有成本效益的流水線的重要性，這些流水線可以處理大量數據並提供準確的預測。該書分為四個部分：第一部分涵蓋了深度學習的基礎，包括技術的介紹，其應用以及與擴展相關的挑戰。第二部分詳細介紹了創建可擴展深度學習管道的細節，包括數據接收，預處理，功能開發，模型培訓和部署等主題。第三部分討論了提高深入學習模式的生產力和效率的最佳做法，包括傳輸培訓、數據增加和正規化。最後，第四部分討論了深度學習的未來及其在各個行業的潛在應用。