ML and Generative AI in the Data Lakehouse : Building and Deploying AI Applications at Scale
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Aug 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Your organization's data lives in a lakehouse. Your AI ambitions demand models that understand your business, not just the internet. This book bridges that gap, showing you how to build scalable, production-ready ML and generative AI solutions using Databricks and the full power of data lakehouse architecture. Author Bennie Haelen draws on deep enterprise experience across healthcare, energy, and finance to guide you through deploying, tuning, and governing models on Databricks. You'll learn to combine traditional ML with LLMs, control costs using open source models, and apply best practices that hold up in production. - Build, deploy, and monitor ML and GenAI models on Databricks lakehouse architecture - Extract deeper actionable insights from your business data using large language models - Combine traditional ML and GenAI models for customized, scalable enterprise solutions - Control costs with open source models while maintaining performance and efficiency - Apply governance best practices using MLflow and Unity Catalog within Databricks.…
Codice articolo 9781098178499
- Titolo
- ML and Generative AI in the Data Lakehouse : Building and Deploying AI Applications at Scale
- Autore
- Bennie Haelen
- Editore
- O'reilly Media Aug 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1098178491
- ISBN 13
- 9781098178499
- Peso dell'articolo
- 772 grammi
- Dimensioni
- 233x179x26 mm
Your organization's data lives in a lakehouse. Your AI ambitions demand models that understand your business, not just the internet. This book bridges that gap, showing you how to build scalable, production-ready ML and generative AI solutions using Databricks and the full power of data lakehouse architecture.
Author Bennie Haelen draws on deep enterprise experience across healthcare, energy, and finance to guide you through deploying, tuning, and governing models on Databricks. You'll learn to combine traditional ML with LLMs, control costs using open source models, and apply best practices that hold up in production.
- Build, deploy, and monitor ML and GenAI models on Databricks lakehouse architecture
- Extract deeper actionable insights from your business data using large language models
- Combine traditional ML and GenAI models for customized, scalable enterprise solutions
- Control costs with open source models while maintaining performance and efficiency
- Apply governance best practices using MLflow and Unity Catalog within Databricks
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