- Регистрация
- 10 Окт 2018
- Сообщения
- 59,441
- Реакции
- 327,651
[Кристен Керер, Калеб Кайзер] Апгрейд машинного обучения.
Руководство по MLOps, LLMs и инфраструктуре ML для дата-сайентистов (2026)
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.
Формат: PDF.
Подробнее:
Скачать:
Руководство по MLOps, LLMs и инфраструктуре ML для дата-сайентистов (2026)
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.
Формат: PDF.
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.