Machine Learning at Scale

Active

Tagline:Ugentlige indsigter af høj kvalitet til at udvikle dig som maskinlæringsingeniør.

Opdateret:-

Sociale medier:

Læring og oversættelse Forskning og dataanalyse Gratis Webapp For udviklere For studerende

Åbn websted

Besøg websted

Hvad er Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale udgiver casestudier, designmønstre og produktionsguider til ML-ingeniører, der bygger storskala systemer. Indholdet dækker MLSys-dybdedyk, ML-karriereråd og emner som LLM-inferens, anbefalingssystemer, søgning og rangering (RAG) og annoncesystemer i stor skala. Oprettet af en Google ML-ingeniør med erfaring i YouTube Ads, misbrugsdetektion ved 500k QPS og Transformer-baserede brugeradfærdsmodeller.

Brugsvejledning Machine Learning at Scale?

Besøg machinelearningatscale.com og klik Subscribe now for at abonnere på Substack-nyhedsbrevet. Gennemse ML-karriereråd og kommende MLSys-emner fra forsiden. Tjek FAQ for vejledning om ML-grundlag, big tech-interviews og karriereveje.

Machine Learning at Scale Kjernefunktioner

MLSys-casestudier og designmønstre

Ugentlige indsigter af høj kvalitet om maskinlæringssystemer, inklusive casestudier og designmønstre til produktions-ML.

Dybdedyk i ML-systemer

Detaljeret dækning af LLM-inferens i stor skala, anbefalingssystemer, søgning og rangering (RAG), søgning i AI-æraen og annoncesystemer.

ML-karriereråd

Praktisk vejledning om ML-grundlag, forberedelse til big tech-interviews og forskellen mellem MLE- og data scientist-roller.

Substack-nyhedsbrev

Abonner på Substack for ugentlige indlæg; over 10.000 ML-ingeniører fra førende virksomheder abonnerer allerede.

AI-rådgivning

Virksomheder, der søger AI-hjælp, kan kontakte via hjemmesiden for rådgivningstjenester.

Machine Learning at Scale Anvendelsesscenarier

Udvikle dig som ML-ingeniør med ugentlige indsigter om produktionssystemer

Studere storskala ML-emner som LLM-inferens, anbefalinger og annoncesystemer

Forberede dig til big tech ML-interviews med karriere- og systemdesignvejledning

Følge ML-job og brancheopdateringer via Zurich feed-udgaver

Få AI-rådgivning til forretningsbrugsscenarier

Machine Learning at Scale Ofte stillede spørgsmål

Hvordan kommer jeg i gang med maskinlæring?

Start med lineær algebra, sandsynlighed og statistik samt Python-programmering. Lær klassiske ML-algoritmer før deep learning, og specialiser dig derefter inden for områder som computervision eller NLP. Byg projekter——implementer artikler, deltag i Kaggle eller byg noget nyttigt. Se afsnittet ML-karriereråd.

Hvordan kommer man ind i big tech?

Du har brug for et CV stærkt nok til at blive shortlistet og god interviewforberedelse. Identificer, hvor du sidder fast——callbacks, telefoninterviews, systemdesign eller adfærd——og optimer den flaskehals. Brug henvisninger, kodeøvelse, distribuerede systemer og STAR-historier.

Hvad er forskellen mellem MLE og data scientist?

Maskinlæringsingeniører fokuserer mere på produktionssystemer, infrastruktur og modeldeploy i stor skala. Data scientists fokuserer typisk på analyse, eksperimenter og modeludvikling. Grænserne varierer meget mellem virksomheder.

Skal jeg have en ph.d. for at komme ind i big tech?

Nej, hvis dit eneste mål er big tech——en ph.d. er ikke påkrævet for de fleste MLE- og data scientist-roller. Research scientist-roller i toplaboratorier kan kræve ph.d. Tag en ph.d., fordi du vil udforske et forskningsproblem i dybden, ikke kun som jobkvalifikation.

Machine Learning at Scale Produktbaggrund & officielle links

Machine Learning at Scale Support-e-mail & kundeservicekontakt & refunderingskontakt osv.

Mere kontakt, besøg Om os side(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Personlig info

Machine Learning at Scale Personligt navn: Ludovico

Machine Learning at Scale Udviklertype: individual

Mere om Machine Learning at Scale, Besøg venligst Om os side(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Priser

Machine Learning at Scale Prislink: https://machinelearningatscale.substack.com

Machine Learning at Scale YouTube

Machine Learning at Scale YouTube-link: https://youtube.com/@ludobessi

Machine Learning at Scale LinkedIn

Machine Learning at Scale LinkedIn-link: https://www.linkedin.com/in/ludovico-bessi/

Machine Learning at Scale Priser & planer

Gratis

Ugentligt Substack-nyhedsbrev
MLSys-casestudier og designmønstre
ML-karriererådsartikler
Adgang til dybdedyk-emnesider

Abonner & opgrader nu

Machine Learning at Scale Tags

Gratis Webapp For udviklere For studerende

Mest velegnede erhverv til Machine Learning at Scale

Softwareudviklere Dataforskere Studerende

Hvad er Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale Kjernefunktioner

MLSys-casestudier og designmønstre

Ugentlige indsigter af høj kvalitet om maskinlæringssystemer, inklusive casestudier og designmønstre til produktions-ML.

Dybdedyk i ML-systemer

Detaljeret dækning af LLM-inferens i stor skala, anbefalingssystemer, søgning og rangering (RAG), søgning i AI-æraen og annoncesystemer.

ML-karriereråd

Praktisk vejledning om ML-grundlag, forberedelse til big tech-interviews og forskellen mellem MLE- og data scientist-roller.

Substack-nyhedsbrev

Abonner på Substack for ugentlige indlæg; over 10.000 ML-ingeniører fra førende virksomheder abonnerer allerede.

AI-rådgivning

Virksomheder, der søger AI-hjælp, kan kontakte via hjemmesiden for rådgivningstjenester.

Machine Learning at Scale Anvendelsesscenarier

Udvikle dig som ML-ingeniør med ugentlige indsigter om produktionssystemer

Studere storskala ML-emner som LLM-inferens, anbefalinger og annoncesystemer

Forberede dig til big tech ML-interviews med karriere- og systemdesignvejledning

Følge ML-job og brancheopdateringer via Zurich feed-udgaver

Få AI-rådgivning til forretningsbrugsscenarier

Machine Learning at Scale Ofte stillede spørgsmål

Hvordan kommer jeg i gang med maskinlæring?

Hvordan kommer man ind i big tech?

Hvad er forskellen mellem MLE og data scientist?

Skal jeg have en ph.d. for at komme ind i big tech?

Machine Learning at Scale Produktbaggrund & officielle links

Machine Learning at Scale Support-e-mail & kundeservicekontakt & refunderingskontakt osv.

Mere kontakt, besøg Om os side(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Personlig info

Machine Learning at Scale Personligt navn: Ludovico

Machine Learning at Scale Udviklertype: individual

Mere om Machine Learning at Scale, Besøg venligst Om os side(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Priser

Machine Learning at Scale Prislink: https://machinelearningatscale.substack.com

Machine Learning at Scale YouTube

Machine Learning at Scale YouTube-link: https://youtube.com/@ludobessi

Machine Learning at Scale LinkedIn

Machine Learning at Scale LinkedIn-link: https://www.linkedin.com/in/ludovico-bessi/

Machine Learning at Scale

Hvad er Machine Learning at Scale?

Brugsvejledning Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale Kjernefunktioner

MLSys-casestudier og designmønstre

Dybdedyk i ML-systemer

ML-karriereråd

Substack-nyhedsbrev

AI-rådgivning

Machine Learning at Scale Anvendelsesscenarier

Udvikle dig som ML-ingeniør med ugentlige indsigter om produktionssystemer

Studere storskala ML-emner som LLM-inferens, anbefalinger og annoncesystemer

Forberede dig til big tech ML-interviews med karriere- og systemdesignvejledning

Følge ML-job og brancheopdateringer via Zurich feed-udgaver

Få AI-rådgivning til forretningsbrugsscenarier

Machine Learning at Scale Ofte stillede spørgsmål

Hvordan kommer jeg i gang med maskinlæring?

Hvordan kommer man ind i big tech?

Hvad er forskellen mellem MLE og data scientist?

Skal jeg have en ph.d. for at komme ind i big tech?

Machine Learning at Scale Produktbaggrund & officielle links

Machine Learning at Scale Support-e-mail & kundeservicekontakt & refunderingskontakt osv.

Machine Learning at Scale Personlig info

Machine Learning at Scale Priser

Machine Learning at Scale YouTube

Machine Learning at Scale LinkedIn

Machine Learning at Scale Priser & planer

Newsletter

Machine Learning at Scale Tags

Mest velegnede erhverv til Machine Learning at Scale

Machine Learning at Scale

Hvad er Machine Learning at Scale?

Brugsvejledning Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale Kjernefunktioner

MLSys-casestudier og designmønstre

Dybdedyk i ML-systemer

ML-karriereråd

Substack-nyhedsbrev

AI-rådgivning

Machine Learning at Scale Anvendelsesscenarier

Udvikle dig som ML-ingeniør med ugentlige indsigter om produktionssystemer

Studere storskala ML-emner som LLM-inferens, anbefalinger og annoncesystemer

Forberede dig til big tech ML-interviews med karriere- og systemdesignvejledning

Følge ML-job og brancheopdateringer via Zurich feed-udgaver

Få AI-rådgivning til forretningsbrugsscenarier

Machine Learning at Scale Ofte stillede spørgsmål

Hvordan kommer jeg i gang med maskinlæring?

Hvordan kommer man ind i big tech?

Hvad er forskellen mellem MLE og data scientist?

Skal jeg have en ph.d. for at komme ind i big tech?

Machine Learning at Scale Produktbaggrund & officielle links

Machine Learning at Scale Support-e-mail & kundeservicekontakt & refunderingskontakt osv.

Machine Learning at Scale Personlig info

Machine Learning at Scale Priser

Machine Learning at Scale YouTube

Machine Learning at Scale LinkedIn

Machine Learning at Scale Priser & planer

Newsletter

Machine Learning at Scale Tags

Mest velegnede erhverv til Machine Learning at Scale