MACHINE LEARNING UPGRADE: A DATA SCIENTIST'S GUIDE TO MLOPS, LLMS, AND ML INFRASTRUCTURE
Lingua: inglese
Editore: Wiley, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: SMASS Sellers, IRVING, TX, U.S.A.SMASS Sellers
Venditore AbeBooks dal 22 febbraio 2022
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Codice articolo SNTA-2294
- Titolo
- MACHINE LEARNING UPGRADE: A DATA SCIENTIST'S GUIDE TO MLOPS, LLMS, AND ML INFRASTRUCTURE
- Autore
- Kehrer, Kristen; Kaiser, Caleb
- Editore
- Wiley
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1394249632
- ISBN 13
- 9781394249633
A much-needed guide to implementing new technology in workspaces
From experts in the field comes Machine Learning Upgrade: A Data Scientist's Guide to MLOps, LLMs, and ML Infrastructure, a book that provides data scientists and managers with best practices at the intersection of management, large language models (LLMs), machine learning, and data science. This groundbreaking book will change the way that you view the pipeline of data science. The authors provide an introduction to modern machine learning, showing you how it can be viewed as a holistic, end-to-end system—not just shiny new gadget in an otherwise unchanged operational structure. By adopting a data-centric view of the world, you can begin to see unstructured data and LLMs as the foundation upon which you can build countless applications and business solutions. This book explores a whole world of decision making that hasn't been codified yet, enabling you to forge the future using emerging best practices.
- Gain an understanding of the intersection between large language models and unstructured data
- Follow the process of building an LLM-powered application while leveraging MLOps techniques such as data versioning and experiment tracking
- Discover best practices for training, fine tuning, and evaluating LLMs
- Integrate LLM applications within larger systems, monitor their performance, and retrain them on new data
This book is indispensable for data professionals and business leaders looking to understand LLMs and the entire data science pipeline.
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Informazioni sul diritto di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
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