出版社内容情報
AWSを利用したデータ分析業務の改善、効率化、生産性向上のための情報を網羅！
AWSではデータサイエンス分野で利用できるさまざまなサービスが提供されています。本書では、それらのサービスを有効に使って、データの収集、分析、モデルの訓練、テスト、デプロイまでの一連のプロセスを行う方法を紹介します。対象とする事例は、ヘルスケアデータ、時系列データ、自然言語処理、画像分類、不正検出、需要予測、レコメンデーションシステムなど非常に多岐に渡ります。本書の目的は、AWSのサービスの詳細を説明するだけでなく、AWSのサービスを組み合わせることで、データサイエンスとアプリケーション開発の統合を図り、開発の効率化を図ることなので、アプリケーション開発者や管理職にとっても役に立つ一冊です。
内容説明
サービスの組み合わせは無限、あらゆるデータ問題に対応。業務の改善、効率化、生産性向上の情報を網羅する。ロバストなデータ分析、機械学習ワークフローをＡＷＳで実現。
目次
ＡＷＳにおけるデータサイエンス入門
データサイエンスのユースケース
自動化された機械学習（ＡｕｔｏＭＬ）
クラウドへのデータの取り込み
データセットを探索
モデル訓練のためのデータセットの準備
最初のモデル訓練
大規模なモデルの訓練と最適化
モデルを本番環境にデプロイ
パイプラインとＭＬＯｐｓ
ストリーミング分析と機械学習
ＡＷＳにおける安全なデータサイエンス
訳者あとがき
索引
著者等紹介
フレグリー，クリス［フレグリー，クリス］ ［Ｆｒｅｇｌｙ，Ｃｈｒｉｓ］
サンフランシスコを拠点とするＡＷＳのＡＩおよび機械学習のプリンシパルデベロッパーアドボケート。Ｏ’Ｒｅｉｌｌｙ ＡＩ Ｓｕｐｅｒｓｔｒｅａｍ Ｓｅｒｉｅｓなど、世界各地のＡＩおよび機械学習関連のカンファレンスで定期的に講演を行っている。それ以前は、ＰｉｐｅｌｉｎｅＡＩ社の創業者、Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓ社のソリューションエンジニア、Ｎｅｔｆｌｉｘ社のソフトウェアエンジニアを務めた。ここ１０年間は、ＡＷＳによるＡＩおよび機械学習パイプラインの構築に注力している
バース，アンティエ［バース，アンティエ］ ［Ｂａｒｔｈ，Ａｎｔｊｅ］
ドイツのデュッセルドルフを拠点とするＡＷＳのＡＩおよび機械学習のシニアデベロッパーアドボケート。Ｗｏｍｅｎ ｉｎ Ｂｉｇ Ｄａｔａのデュッセルドルフ支部の共同創設者であり、世界各地のＡＩや機械学習のカンファレンスやミートアップで頻繁に講演を行っている。また、Ｏ’Ｒｅｉｌｌｙ ＡＩ Ｓｕｐｅｒｓｔｒｅａｍイベントの議長を務め、コンテンツを企画している。それ以前は、ＣｉｓｃｏやＭａｐＲのエンジニアとして、データセンターインフラストラクチャ、ビッグデータ、ＡＩアプリケーションに注力していた
黒川利明［クロカワトシアキ］
１９７２年、東京大学教養学部基礎科学科卒。東芝（株）、新世代コンピュータ技術開発機構、日本ＩＢＭ、（株）ＣＳＫ（現ＳＣＳＫ（株））、金沢工業大学を経て、２０１３年よりデザイン思考教育研究所主宰。過去に文部科学省科学技術政策研究所客員研究官として、ＩＣＴ人材育成やビッグデータ、クラウド・コンピューティングに関わり、現在、ＩＥＥＥ ＳＯＦＴＷＡＲＥ Ａｄｖｉｓｏｒｙ Ｂｏａｒｄメンバー、規格開発エキスパート、町田市介護予防サポーター、次世代サポーター、カルノ（株）データサイエンティスト、ＩＣＥＳ創立メンバーとして、データサイエンティスト教育、デザイン思考教育、地域学習支援活動、量子コンピューティングなどに関わる
本橋和貴［モトハシカズキ］
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社の機械学習パートナーソリューションアーキテクト。おもに機械学習関連のソリューションを開発しているＡＷＳのＩＳＶ／ＳａａＳパートナーに対する技術支援を担当。博士（理学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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諸橋 博昭
