前言
通過(guò)閱讀這本實(shí)用指南，人工智能（Artificial Intelligence，AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）從業(yè)者將會(huì)學(xué)習(xí)如何在 Amazon 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（Amazon Web Services，AWS）上成功構(gòu)建并部署數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。Amazon AI 和 ML 服務(wù)棧將數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程和應(yīng)用開(kāi)發(fā)統(tǒng)一在一起，來(lái)幫助你提升技能。這本手冊(cè)向你展示如何在云上搭建和運(yùn)行流水線，并將運(yùn)行結(jié)果在幾分鐘內(nèi)（而不是幾天）集成到應(yīng)用中。此外，本書(shū)作者還在全書(shū)每章介紹了降低開(kāi)銷并提升性能的方法。
將Amazon AI 和ML 服務(wù)棧應(yīng)用到真實(shí)世界的應(yīng)用場(chǎng)景，如自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、欺詐檢測(cè)、對(duì)話式設(shè)備等。
使用Amazon SageMaker Autopilot，通過(guò)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）實(shí)現(xiàn)特定子集的應(yīng)用場(chǎng)景。
深入理解一個(gè)基于BERT 的自然語(yǔ)言處理場(chǎng)景的模型開(kāi)發(fā)的完整生命周期，包括數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)分析以及更多。
將所有組件包裝成一個(gè)可重復(fù)的機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維流水線。
通過(guò)Amazon Kinesis 和 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka（MSK），在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流中探索實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)、異常檢測(cè)和流分析。
了解數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目和工作流中的最佳安全實(shí)踐，包括在數(shù)據(jù)接入和分析、模型訓(xùn)練和部署過(guò)程中應(yīng)用 AWS Identity and Access Management（IAM）、鑒權(quán)、授權(quán)。
本書(shū)的概要
第1 章簡(jiǎn)要介紹了Amazon AI 和ML 棧，這是一個(gè)極為強(qiáng)大的集合，提供了可供任何復(fù)雜度和規(guī)模的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目使用的各種服務(wù)、開(kāi)源庫(kù)以及基礎(chǔ)設(shè)施。
第2 章描述了如何將Amazon AI 和ML 棧應(yīng)用在真實(shí)世界的使用場(chǎng)景來(lái)實(shí)現(xiàn)推薦、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、欺詐檢測(cè)、自然語(yǔ)言理解（NLU）、對(duì)話式設(shè)備、認(rèn)知搜索、客戶支持、工業(yè)預(yù)測(cè)性維護(hù)、家庭自動(dòng)化、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、醫(yī)療衛(wèi)生和量子計(jì)算。
第3 章演示了如何使用SageMaker Autopilot 通過(guò)AutoML 實(shí)現(xiàn)一些上面提到的場(chǎng)景。
第4 ～ 9 章深入介紹了一個(gè)基于BERT 的NLP 使用場(chǎng)景的、完整的模型開(kāi)發(fā)生命周期，包括數(shù)據(jù)接入與分析、特征選擇和工程、模型訓(xùn)練、微調(diào)和部署，這些步驟通過(guò) Amazon SageMaker、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon EMR、TensorFlow、PyTorch 和無(wú)服務(wù)器化的Apache Spark 實(shí)現(xiàn)。
第10 章通過(guò)SageMaker Pipelines、Kubeflow Pipelines、Apache Airflow、MLflow和TFX 實(shí)現(xiàn)MLOps，將所有服務(wù)組合集成進(jìn)可重復(fù)的流水線。
第11 章使用Amazon Kinesis 和Apache Kafka，展示了基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)ML、異常檢測(cè)和流分析。
第12 章全面展示了數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目和工作流中的最佳安全實(shí)踐，包括IAM、鑒權(quán)、授權(quán)、網(wǎng)絡(luò)隔離、數(shù)據(jù)靜態(tài)加密、后量子網(wǎng)絡(luò)傳輸加密、治理和可審計(jì)性。
在全書(shū)每一章，我們都提供了一些在AWS 上實(shí)踐數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的技巧，以優(yōu)化開(kāi)銷和改進(jìn)性能。
本書(shū)的讀者對(duì)象
這本書(shū)適合每一位需要使用數(shù)據(jù)做出重大商業(yè)決策的讀者。本書(shū)提供的指導(dǎo)將幫助數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、ML 工程師、研究科學(xué)家、應(yīng)用開(kāi)發(fā)者和DevOps 工程師來(lái)拓寬其對(duì)現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)棧的理解，并提升其使用云服務(wù)的技能。Amazon AI 和 ML 棧統(tǒng)一了數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程和應(yīng)用開(kāi)發(fā)，來(lái)幫助用戶提升超越其當(dāng)前崗位的技能。我們展示了如何在云上構(gòu)建和運(yùn)行流水線，并僅使用數(shù)分鐘而不是數(shù)天，將運(yùn)行結(jié)果集成到應(yīng)用中。
為了能夠盡可能充分地理解本書(shū)的內(nèi)容，我們建議讀者在閱讀本書(shū)之前已經(jīng)擁有如下知識(shí)：
對(duì)云計(jì)算的基本理解。
基本的編程技能，如使用Python、R、Java/Scala 或 SQL。
基本熟悉數(shù)據(jù)科學(xué)工具，如Jupyter Notebook、pandas、NumPy 或scikit-learn。
其他資源
本書(shū)受到了很多偉大的作者和資源的啟發(fā)：
Aurélien Géron 編著的《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras,and TensorFlow》（OReilly）是一本非常棒的指導(dǎo)手冊(cè)，通過(guò)使用一些流行的工具諸如Python、scikit-learn 和TensorFlow 構(gòu)建智能ML 系統(tǒng)。
Jeremy Howard 和Sylvain Gugger 編著的《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》（OReilly）對(duì)于使用 PyTorch 搭建深度學(xué)習(xí)應(yīng)用而言，是一本優(yōu)秀的參考書(shū)。
Hannes Hapke 和Catherine Nelson 編著的《Building Machine Learning Pipelines》（OReilly）是一本了不起的、易讀的參考書(shū)籍，用于使用TensorFlow 和 TFX搭建AutoML 流水線。
Eric R. Johnston、Nic Harrigan 和Mercedes Gimeno-Segovia 編著的《Programming Quantum Computers》（OReilly）通過(guò)易于理解的例子展示量子優(yōu)勢(shì)，極好地介紹了量子計(jì)算機(jī)。
Micha Gorelick 和Ian Ozsvald 編著的《High Performance Python》（OReilly）是一本高級(jí)參考，其中揭示了很多用于為高性能數(shù)據(jù)處理、特征工程和模型訓(xùn)練而建立和優(yōu)化Python 代碼的技巧。
本書(shū)有一個(gè)專門(mén)的網(wǎng)站（https://datascienceonaws.com），用于提供與本書(shū)內(nèi)容有關(guān)的進(jìn)階工作坊、月度網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)、見(jiàn)面會(huì)、視頻和幻燈片等相關(guān)信息。
排版約定
本書(shū)使用了下述排版約定。
斜體（Italic）
表示新術(shù)語(yǔ)、URL、電子郵件地址、文件名和擴(kuò)展名。
等寬字體（Constant Width）
表示程序片段，以及正文中出現(xiàn)的變量、函數(shù)名、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)類型、環(huán)境變量、語(yǔ)句和關(guān)鍵字等。
等寬粗體（constant width bold）
表示應(yīng)該由用戶輸入的值或根據(jù)上下文確定的值替換的文本。
使用本書(shū)的示例代碼
補(bǔ)充材料（示例代碼、練習(xí)等）可以在https://github.com/data-science-on-aws 下載。
本書(shū)展示的部分示例代碼已經(jīng)簡(jiǎn)化，用于強(qiáng)調(diào)某一種特定的實(shí)現(xiàn)。這個(gè)資源庫(kù)包含本書(shū)沒(méi)有提及但非常實(shí)用的額外筆記，這些筆記按照本書(shū)的章節(jié)來(lái)組織以方便讀者查閱。
本書(shū)將幫助你完成你的工作。一般來(lái)講，如果示例代碼在本書(shū)中出現(xiàn)，你或許可以在你的程序或文檔中使用它。你不需要為使用它的許可聯(lián)系我們，除非你要大范圍地復(fù)制這些代碼。比如，你不需要為使用本書(shū)中地若干代碼塊來(lái)編寫(xiě)你的程序而取得許可，而如果你需要售賣、發(fā)行 OReilly 書(shū)籍中的示例，你需要取得許可。你不需要為引用本書(shū)和本書(shū)中的示例代碼回答問(wèn)題取得許可，但你在產(chǎn)品文檔中大量包含本書(shū)的示例代碼時(shí)需要取得許可。
我們很感激但不要求引用。引用通常包括標(biāo)題、作者、出版社和ISBN。例如：Data Science on AWS by Chris Fregly and Antje Barth (OReilly). Copyright 2021 Antje Barth and Flux Capacitor, LLC, 978-1-492-07939-2。
如果你覺(jué)得自身情況不在合理使用或上述允許的范圍內(nèi)，請(qǐng)通過(guò)郵件和我們聯(lián)系，地址是 permissions@oreilly.com。
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我們?yōu)楸緯?shū)建立了一個(gè)網(wǎng)頁(yè)并將勘誤表、示例和任何額外信息發(fā)表在網(wǎng)頁(yè)上。你可以通過(guò)https://oreil.ly/data-science-aws 訪問(wèn)這個(gè)網(wǎng)頁(yè)。
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致謝
我們感謝OReilly 的開(kāi)發(fā)編輯Gary OBrien，他幫助我們了解書(shū)籍創(chuàng)作的流程，并且更重要的是，每次我們聊天都十分愉快。Gary，謝謝你讓我們?cè)诘? 章引入了源代碼和底層的硬件規(guī)格！我們也要感謝高級(jí)策劃編輯Jessica Haberman，她從本書(shū)最初提案到最終的頁(yè)數(shù)都給出了關(guān)鍵的建議。在提交最初提案后的七年里，你幫助我們將提案提升到了能夠被最終采納的水準(zhǔn)！特別感謝OReilly 的Mike Loukides和Nicole Taché 在我們撰寫(xiě)本書(shū)早期提供的周到建議，包括章節(jié)概要、介紹和小結(jié)。我們熱忱感謝不知疲倦地審核，甚至是重新審核本書(shū)每一頁(yè)的審稿人。我們?cè)谶@里以名字的字母順序列出每一位審稿人：Ali Arsanjani、Andy Petrella、Brent Rabowsky、Dean Wampler、Francesco Mosconi、Hannah Marlowe、Hannes Hapke、Josh Patterson、Josh Wills、Liam Morrison, Noah Gift、Ramine Tinati、Robert Monarch、Roy Ben-Alta、Rustem Feyzkhanov、Sean Owen、Shelbee Eigenbrode、Sireesha Muppala、Stefan Natu、Ted Dunning 和Tim OBrien。你們深厚的技術(shù)背景和翔實(shí)的反饋，不僅對(duì)這本書(shū)來(lái)說(shuō)，而且對(duì)我們未來(lái)表達(dá)技術(shù)內(nèi)容的方式來(lái)說(shuō)都是無(wú)價(jià)的。你們幫助這本優(yōu)秀的書(shū)更加杰出，我們十分享受與你們一起工作的過(guò)程。
Chris
我要將這本書(shū)獻(xiàn)給我已故的父親Thomas Fregly。父親：你在我8 歲那年帶回了我第一臺(tái)蘋(píng)果電腦，這永遠(yuǎn)地改變了我的生活。你幫助10 歲的我理解你的大學(xué)微積分教材并鞏固了我對(duì)數(shù)學(xué)的強(qiáng)烈興趣。你教會(huì)了我貪婪地閱讀、簡(jiǎn)潔地寫(xiě)作、有效地演講、迅速地打字和盡早地提問(wèn)。當(dāng)我看你在密歇根湖修理一艘擱淺的船的引擎，我持續(xù)不斷地受到啟發(fā)，讓我深入理解了軟件賴以生存的硬件。當(dāng)我漫步在你在芝加哥太陽(yáng)時(shí)報(bào)的辦公室時(shí)，我了解到每個(gè)人都可以講一個(gè)有趣的故事，包括前臺(tái)人員、首席執(zhí)行官和維護(hù)人員。你向每個(gè)人平等地問(wèn)好，關(guān)心他（她）們的子女，傾聽(tīng)他（她）們的故事，并用你自己的一個(gè)有趣的故事逗他（她）們笑。當(dāng)你牽著兒時(shí)的我的手漫步于你的大學(xué)校園，我了解到，我可以離開(kāi)人人都走的人行道而去草地上開(kāi)辟一條我自己的小徑。你說(shuō)過(guò)：不要擔(dān)心，Chris。他（她）們最終會(huì)將這條小徑鋪平，因?yàn)樗�很顯然是從工程樓到餐廳的最短路徑。你說(shuō)的對(duì)，父親。多年以后，我們?nèi)ゲ蛷d購(gòu)買(mǎi)你最喜歡的無(wú)糖百事可樂(lè)飲料時(shí)，都走過(guò)那條被鋪平的小徑。從你身上，我學(xué)到了我要在生活中開(kāi)辟我自己的道路，而不是一味從眾。雖然你沒(méi)有活到Windows 95 面世，但是你其實(shí)并沒(méi)有錯(cuò)過(guò)很多。而且，在這件事上你也是對(duì)的，蘋(píng)果操作系統(tǒng)（Mac OS）最終切換到了Linux。
我也要感謝本書(shū)的合著者，在許多深夜和周末與我一同工作的Antje Barth，在你的幫助下，這成為了一次非常好的寫(xiě)書(shū)體驗(yàn)。盡管舊金山和杜塞爾多夫之間有8~9 小時(shí)的時(shí)差，然而你經(jīng)常會(huì)參與在線白板會(huì)議、最后的源碼改進(jìn)和關(guān)于牛津逗號(hào)的討論。我們由于這次經(jīng)歷變成了更好的朋友，如果沒(méi)有你，我不可能創(chuàng)作出含金量如此之高的優(yōu)質(zhì)書(shū)籍。我期待未來(lái)能在更多項(xiàng)目上與你合作！
Antje
我想要感謝Ted Dunning 和Ellen Friedman，作為我的偉大導(dǎo)師，二位經(jīng)常鼓勵(lì)我去接受新的挑戰(zhàn)。Ted，在我們交談時(shí)，你的智慧之言經(jīng)常幫助我從一個(gè)不同的角度看問(wèn)題，無(wú)論是準(zhǔn)備一場(chǎng)演示比賽，還是提出建議幫助我們的讀者從本書(shū)理解最多的內(nèi)容。Ellen，我仍然記得在我剛開(kāi)始向OReilly Strata 和AI 大會(huì)提交發(fā)言稿時(shí)，你如何指導(dǎo)我創(chuàng)建引人注目的會(huì)議發(fā)言提案。直至今天，我仍然為了易記的標(biāo)題而絞盡腦汁。可惜的是，OReilly 拒絕了我將本書(shū)命名為《Alexa, 請(qǐng)訓(xùn)練我的模型》的提議。當(dāng)你們說(shuō)幫助女孩們構(gòu)建一個(gè)她們能夠?qū)崿F(xiàn)的夢(mèng)想的時(shí)候，你們總是以身作則。出于同樣的原因，我想要將本書(shū)獻(xiàn)給所有擁有科技?jí)粝牖蛘�在追求科技生涯的女性朋友們。只要你們相信自己，沒(méi)有什么能夠阻擋你們逐夢(mèng)科技圈。
有太多的人在我的職業(yè)生涯中給予過(guò)我支持和鼓勵(lì)。我向你們表示衷心的感謝。我也想感謝有趣且有見(jiàn)解的合著者Chris。你從一而終地堅(jiān)持最高的標(biāo)準(zhǔn)，驅(qū)使我深入地探索，并鼓勵(lì)我保持好奇并提出許多問(wèn)題。你幫助我簡(jiǎn)化了我的代碼、清晰地表達(dá)我的想法，并最終接受了有爭(zhēng)議的牛津逗號(hào)！