构建大模型数据科学应用:从机器学习升级到大模型

作者: [美] 克里斯汀·科勒(Kristen Kehrer) 凯莱布·凯撒(Caleb Kaiser)著 王奕逍 译

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2025-05-01

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简介

过去,数据科学家与软件工程师的职责泾渭分明。随着LLM(大语言模型)时代的到来,一切都变了。ML(机器学习)不再是用于数据分析的主要工具,而成为现代软件应用的核心功能。通过学习本书,数据科学家不仅能全面了解LLM,还将构建高效的、可再现的、可扩展的LLM应用。在两位顶尖数据科学家的引导下,你将了解LLM前沿技术,学习理论知识,以最科学的方式将LLM用于商业环境。将构建一个LLM驱动的应用,掌握数据版本控制、实验跟踪、模型监控和伦理等知识点。本书面向不同级别的数据专业人员,带你全方位了解LLM应用,呈现最佳技术实践。将“数据”作为研究重点,可识别将LLM集成到商业环境并取得成功的机会。

编辑推荐

过去,数据科学家与软件工程师的职责泾渭分明。随着LLM(大语言模型)时代的到来,一切都变了。ML(机器学习)不再是用于数据分析的主要工具,而成为现代软件应用的核心功能。通过学习本书,数据科学家不仅能全面了解LLM,还能构建高效的、可再现的、可扩展的LLM应用。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2025-05-01
  • 作者:[美] 克里斯汀·科勒(Kristen Kehrer) 凯莱布·凯撒(Caleb Kaiser)著 王奕逍 译
  • 更新: 2025-07-16
  • 书号:9787302685838
  • 中图:TP391
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术

作者信息

[美] 克里斯汀·科勒(Kristen Kehrer) 凯莱布·凯撒(Caleb Kaiser)著 王奕逍 译

Kristen Kehrer从2010年以来,一直为电子商务公司、医疗保健公司和公共事业部门构建和维护具有创新意义的、用于统计数据的ML模型方案。Kristen是Data Moves Me公司的创始人,2018年荣膺领英数据科学与分析领域顶尖影响力人物,拥有9.5万名数据科学领域的粉丝。Kristen获得了伍斯特理工学院的应用统计学专业硕士学位和数学专业学士学位。 Caleb Kaiser目前担任Comet的全栈工程师,也是Cortex Labs的创始成员。Caleb还曾在Scribe Media的作者平台团队工作,并获得了芝加哥艺术学院的艺术写作专业学士学位。

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