実践 AWSデータサイエンス ―エンドツーエンドのMLOpsパイプライン実装

本書は、AWSの豊富なデータサイエンスサービスを駆使し、データ収集からモデルデプロイまでの一連のMLOpsパイプラインをエンドツーエンドで実装する方法を解説します。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、多岐にわたる実務的な事例を通して、Amazon SageMakerをはじめとするAWSの機械学習サービス活用法を深く学べます。単に各サービスを個別に学ぶだけでなく、それらを統合してデータサイエンスとアプリケーション開発の連携を効率化する実践的なノウハウを提供。データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニア、MLエンジニアはもちろん、アプリケーション開発者や管理職の方々も、AWS上での機械学習プロジェクトを成功に導くための具体的なスキルと知識を習得できる、実務直結型の一冊です。