Machine Learning at Scale

Active

Hasło reklamowe:Cotygodniowe wysokiej jakości materiały, by rozwijać się jako inżynier machine learning.

Zaktualizowano:-

Media społecznościowe:

Nauka i Tłumaczenie Badania i Analiza Danych Bezpłatny Aplikacja webowa Dla programistów Dla studentów

Otwórz stronę internetową

Odwiedź stronę

Co to jest Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale publikuje studia przypadków, wzorce projektowe i przewodniki produkcyjne dla inżynierów ML budujących systemy na dużą skalę. Treści obejmują dogłębne analizy MLSys, porady kariery ML oraz tematy takie jak inferencja LLM, systemy rekomendacji, wyszukiwanie i ranking (RAG) oraz systemy reklamowe na dużą skalę. Stworzone przez inżyniera ML z Google z doświadczeniem w YouTube Ads, wykrywaniu nadużyć przy 500k QPS i modelach zachowań użytkowników opartych na Transformerach.

Jak używać Machine Learning at Scale?

Odwiedź machinelearningatscale.com i kliknij Subscribe now, aby dołączyć do newslettera Substack. Przeglądaj porady kariery ML i nadchodzące tematy MLSys ze strony głównej. Sprawdź FAQ, aby uzyskać wskazówki dotyczące podstaw ML, rozmów kwalifikacyjnych big tech i ścieżek kariery.

Machine Learning at Scale Kluczowe funkcje

Studia przypadków MLSys i wzorce projektowe

Cotygodniowe wysokiej jakości materiały o systemach machine learning, w tym studia przypadków i wzorce dla ML produkcyjnego.

Dogłębne analizy systemów ML

Szczegółowe omówienie inferencji LLM na dużą skalę, systemów rekomendacji, wyszukiwania i rankingu (RAG), wyszukiwania w erze AI i systemów reklamowych.

Porady kariery ML

Praktyczne wskazówki dotyczące podstaw ML, przygotowania do rozmów big tech i różnic między rolami MLE i data scientist.

Newsletter Substack

Subskrybuj na Substack cotygodniowe posty; ponad 10 000 inżynierów ML z wiodących firm jest już zapisanych.

Konsulting AI

Firmy szukające pomocy z AI mogą skontaktować się przez stronę w sprawie usług konsultingowych.

Machine Learning at Scale Scenariusze użycia

Rozwijać się jako inżynier ML dzięki cotygodniowym materiałom o systemach produkcyjnych

Studiować tematy ML na dużą skalę, takie jak inferencja LLM, rekomendacje i systemy reklamowe

Przygotowywać się do rozmów ML big tech z poradami kariery i system design

Śledzić oferty pracy ML i aktualności branżowe przez edycje Zurich feed

Uzyskać konsulting AI dla przypadków biznesowych

Machine Learning at Scale Często zadawane pytania

Jak zacząć z machine learning?

Zacznij od algebry liniowej, prawdopodobieństwa i statystyki oraz programowania w Pythonie. Naucz się klasycznych algorytmów ML przed deep learning, a następnie specjalizuj się w obszarach takich jak computer vision lub NLP. Buduj projekty——implementuj artykuły, bierz udział w Kaggle lub stwórz coś użytecznego. Zobacz sekcję Porady kariery ML.

Jak dostać się do big tech?

Potrzebujesz wystarczająco mocnego CV, by przejść selekcję, i dobrej przygotowania do rozmów. Zidentyfikuj, gdzie utknąłeś——callbacki, rozmowy telefoniczne, system design lub behawioralne——i zoptymalizuj to wąskie gardło. Korzystaj z rekomendacji, ćwiczeń kodowania, systemów rozproszonych i historii STAR.

Jaka jest różnica między MLE a data scientist?

Inżynierowie machine learning koncentrują się bardziej na systemach produkcyjnych, infrastrukturze i wdrażaniu modeli na dużą skalę. Data scientists zwykle skupiają się na analizie, eksperymentach i rozwoju modeli. Granice znacznie różnią się między firmami.

Czy potrzebuję doktoratu, by dostać się do big tech?

Nie, jeśli Twoim jedynym celem jest big tech——doktorat nie jest wymagany dla większości ról MLE i data scientist. Role research scientist w topowych laboratoriach mogą wymagać doktoratu. Rób doktorat, bo chcesz głęboko badać problem badawczy, a nie tylko jako kwalifikację zawodową.

Machine Learning at Scale Opis produktu i oficjalne linki

Machine Learning at Scale E-mail pomocy technicznej, kontakt z obsługą klienta, kontakt w sprawie zwrotów itp.

Więcej kontaktów, odwiedź strona o nas(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Dane osoby fizycznej

Machine Learning at Scale Imię i nazwisko: Ludovico

Machine Learning at Scale Typ programisty: individual

Więcej o Machine Learning at Scale, Odwiedź stronę strona o nas(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Cennik

Machine Learning at Scale Link do cennika: https://machinelearningatscale.substack.com

Machine Learning at Scale YouTube

Machine Learning at Scale Link do YouTube: https://youtube.com/@ludobessi

Machine Learning at Scale LinkedIn

Machine Learning at Scale Link do LinkedIna: https://www.linkedin.com/in/ludovico-bessi/

Cennik i plany Machine Learning at Scale

Bezpłatne

Bezpłatnie

Cotygodniowy newsletter Substack
Studia przypadków MLSys i wzorce projektowe
Artykuły z poradami kariery ML
Dostęp do stron tematów pogłębionych

Subskrybuj i przejdź na wyższy plan

Tagi Machine Learning at Scale

Bezpłatny Aplikacja webowa Dla programistów Dla studentów

Zawody najlepiej pasujące do Machine Learning at Scale

Twórcy oprogramowania Analitycy danych Studenci