• Книги
  • AI и ML
  • MLOps
  • Апгрейд машинного обучения: руководство по MLOps, LLMs и инфраструктуре ML для дата-сайентистов
Апгрейд машинного обучения: руководство по MLOps, LLMs и инфраструктуре ML для дата-сайентистов
A

Апгрейд машинного обучения: руководство по MLOps, LLMs и инфраструктуре ML для дата-сайентистов

MLOps
MLOps LLMs ML infrastructure MLflow model monitoring responsible AI production ML
Автор
Кристен Керер, Калеб Кайзер
Издательство
Эксмо
Год
2026
Язык
Русский
73
Оцените книгу

Чтобы читать книгу, войдите / зарегистрируйтесь

Ознакомительный фрагмент

Похожие книги

Машинное обучение для приложений высокого риска

Машинное обучение для приложений высокого риска

Патрик Холл, Джеймс Кертис, Парул Панди

Проектирование систем машинного обучения

Проектирование систем машинного обучения

Чип Хьюен (Chip Huyen)

Машинное обучение с малым объемом кодирования

Машинное обучение с малым объемом кодирования

Гвендолин Стриплинг, Майкл Абель

Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей

Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей

Саймон Принс

Машинное обучение. Проектирование систем от идеи до реализации

Машинное обучение. Проектирование систем от идеи до реализации

Валерий Бабушкин, Арсений Кравченко

Машинное обучение. Паттерны проектирования

Машинное обучение. Паттерны проектирования

Валлиаппа Лакшманан, Сара Робинсон, Майкл Мунн

Машинное обучение. Патrерны проектирования

Машинное обучение. Патrерны проектирования

В. Лакшманан, С. Робинсон, М. Мунн.

Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

Хапке Х., Нельсон К.

Машинное обучение. Портфолио реальных проектов

Машинное обучение. Портфолио реальных проектов

Алексей Григорьев

Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python

Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python

Мэтт Харрисон