Апгрейд машинного обучения. Руководство по MLOps, LLMs и инфраструктуре ML для дата-сайентистов [Кристен Керер, Калеб Кайзер]

[Джокер]

Складчина: Апгрейд машинного обучения. Руководство по MLOps, LLMs и инфраструктуре ML для дата-сайентистов [Кристен Керер, Калеб Кайзер]



Эпоха разрозненных команд аналитиков завершена: большие языковые модели (LLM) стали фундаментом бизнеса. Эта книга — дорожная карта от идеи до внедрения надежного ИИ-продукта. Ведущие эксперты отрасли проводят читателя через полный цикл создания приложения на базе LLM, формируя современный индустриальный конвейер.

Вы освоите версионирование данных, трекинг экспериментов в MLflow и мониторинг моделей в продакшене. Особое внимание уделено этике ответственного ИИ, управлению неструктурированными данными и стратегиям бесшовной интеграции нейросетей в корпоративную инфраструктуру без остановки сервиса. Из набора инструментов машинное обучение превращается в слаженную систему, приносящую реальную бизнес-ценность.

Объем: 208 с.
Формат: scan pdf





СКАЧАТЬ СЛИВЫ КУРСОВ

Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться