Апгрейд машинного обучения. Руководство по MLOps, LLMs и инфраструктуре ML для дата-сайентистов

Handling time: 15 days «Руководство по MLOps, LLMs и инфраструктуре ML для дата-сайентистов»Эпоха разрозненных команд аналитиков и разработчиков ушла. Сегодня большие языковые модели (LLM) — это фундамент бизнеса. Как превратить мощь нейросетей в надежные, масштабируемые продукты?Ведущие эксперты отрасли представляют комплексную платформу для создания приложений на базе искусственного интеллекта. Отслеживая создание реального продукта от идеи до внедрения, вы освоите современный MLOps-конвейер.Внутри:▸ От теории к практике: сквозной пример разработки приложения на основе LLM с нуля.▸ Индустриальный стандарт: версионирование данных, отслеживание экспериментов (MLflow) и мониторинг моделей в проде.▸ Ответственный ИИ: этические аспекты интеграции алгоритмов и управление неструктурированными данными.▸ Бизнес-ценность: стратегии бесшовного встраивания LLM в корпоративную инфраструктуру.▸ Жизненный цикл: методы переобучения систем на новых данных без остановки сервиса.Эта книга изменит ваше представление о конвейере обработки данных. Перестаньте воспринимать машинное обучение как набор инструментов — начните строить целостные системы, которые формируют будущее вашего бизнеса.Об авторахКристен КЕРЕР с 2010 года предлагает инновационные и практичные решения в области статистического моделирования. В 2018 году она была признана одним из лучших экспертов в области науки о данных и аналитики. Является основателем компании Data Moves Me, LLC.Калеб КАЙЗЕР — FullStack-инженер в компании Comet. Ранее Калеб входил в команду основателей Cortex Labs, работал в Scribe Media, создавая платформу для авторов.

#ASTTD# Search Terms: Керер Кристен; Кайзер Калеб , Kerer Kristen; Kaizer Kaleb , Эксмо , Eksmo , Мировой компьютерный бестселлер , Mirovoi komputernii bestseller , 9785042014161 , 978-5-04-201416-1 , 2254424