Machine Learning at Scale

Active

Слоган:Щотижневі якісні матеріали для розвитку як інженер машинного навчання.

Оновлено:-

Соціальні мережі:

Навчання та переклад Дослідження та аналіз даних Безкоштовно Веб-застосунок Для розробників Для студентів

Відкрити вебсайт

Перейти на вебсайт

Що таке Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale публікує кейси, патерни проєктування та посібники з продакшену для ML-інженерів, які будують великомасштабні системи. Контент охоплює глибокі розбори MLSys, кар'єрні поради та теми на кшталт LLM-інференсу, рекомендаційних систем, пошуку та ранжування (RAG), рекламних систем у масштабі. Створено ML-інженером Google з досвідом у YouTube Ads, виявленні зловживань при 500k QPS і моделях поведінки користувачів на Transformers.

Як користуватися Machine Learning at Scale?

Відвідайте machinelearningatscale.com і натисніть Subscribe now, щоб підписатися на розсилку Substack. Переглядайте кар'єрні поради ML і майбутні теми MLSys з головної сторінки. Перегляньте FAQ для рекомендацій щодо основ ML, співбесід у big tech і кар'єрних шляхів.

Machine Learning at Scale Основні функції

Кейси MLSys і патерни проєктування

Щотижневі якісні матеріали про системи машинного навчання, включно з кейсами та патернами для продакшен-ML.

Глибокі розбори ML-систем

Детальне висвітлення LLM-інференсу в масштабі, рекомендаційних систем, пошуку та ранжування (RAG), пошуку в епоху ШІ та рекламних систем.

Кар'єрні поради ML

Практичні рекомендації щодо основ ML, підготовки до співбесід у big tech і відмінностей ролей MLE та data scientist.

Розсилка Substack

Підпишіться на Substack для щотижневих публікацій; понад 10 000 ML-інженерів з провідних компаній уже підписані.

AI-консалтинг

Компанії, які шукають допомогу з ШІ, можуть звернутися через сайт за консультаційними послугами.

Machine Learning at Scale Сценарії використання

Розвиватися як ML-інженер завдяки щотижневим матеріалам про продакшен-системи

Вивчати великомасштабні теми ML: LLM-інференс, рекомендації та рекламні системи

Готуватися до ML-співбесід у big tech з кар'єрними порадами та system design

Стежити за вакансіями ML та галузевими новинами через видання Zurich feed

Отримати AI-консалтинг для бізнес-кейсів

Machine Learning at Scale Часті запитання

З чого почати вивчення машинного навчання?

Почніть з лінійної алгебри, теорії ймовірностей і статистики, а також програмування на Python. Вивчіть класичні алгоритми ML до deep learning, потім спеціалізуйтеся в галузях на кшталт комп'ютерного зору чи NLP. Будуйте проєкти——реалізуйте статті, беріть участь у Kaggle або створіть щось корисне. Див. розділ Кар'єрні поради ML.

Як потрапити в big tech?

Потрібне достатньо сильне резюме для відбору та гарна підготовка до співбесід. Визначте, де ви застрягли——відгуки, телефонні інтерв'ю, system design чи поведінкові——і оптимізуйте це вузьке місце. Використовуйте рекомендації, практику кодування, розподілені системи та історії STAR.

У чому різниця між MLE і data scientist?

Інженери машинного навчання більше зосереджуються на продакшен-системах, інфраструктурі та розгортанні моделей у масштабі. Data scientists зазвичай фокусуються на аналізі, експериментах і розробці моделей. Межі суттєво відрізняються між компаніями.

Чи потрібен PhD для big tech?

Ні, якщо ваша єдина мета — потрапити в big tech——PhD не потрібен для більшості ролей MLE і data scientist. Для research scientist у топових лабораторіях PhD може знадобитися. Робіть PhD, бо хочете глибоко дослідити наукову проблему, а не лише як робочу кваліфікацію.

Machine Learning at Scale Основна інформація та офіційні посилання

Machine Learning at Scale Електронна адреса підтримки, контакти служби підтримки клієнтів, повернення коштів тощо.

Більше контактів на сторінці сторінка про нас(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Індивідуальна інформація

Machine Learning at Scale Індивідуальне ім'я: Ludovico

Machine Learning at Scale Тип розробника: individual

Детальніше про Machine Learning at Scale, Будь ласка, відвідайте сторінку сторінка про нас(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Ціни

Machine Learning at Scale Посилання на ціни: https://machinelearningatscale.substack.com

Machine Learning at Scale YouTube

Machine Learning at Scale Посилання на YouTube: https://youtube.com/@ludobessi

Machine Learning at Scale LinkedIn

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

Ціни та плани Machine Learning at Scale

Безкоштовно

Щотижнева розсилка Substack
Кейси MLSys і патерни проєктування
Статті з кар'єрними порадами ML
Доступ до сторінок поглиблених тем

Підписатися та оновити зараз

Теги Machine Learning at Scale

Безкоштовно Веб-застосунок Для розробників Для студентів

Найкраще підходящі професії для Machine Learning at Scale

Розробники програмного забезпечення Фахівці з обробки даних Студенти

Machine Learning at Scale

Active

Слоган:Щотижневі якісні матеріали для розвитку як інженер машинного навчання.

Оновлено:-

Соціальні мережі:

Навчання та переклад Дослідження та аналіз даних Безкоштовно Веб-застосунок Для розробників Для студентів

Відкрити вебсайт

Перейти на вебсайт

Що таке Machine Learning at Scale?

Як користуватися Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale Основні функції

Кейси MLSys і патерни проєктування

Щотижневі якісні матеріали про системи машинного навчання, включно з кейсами та патернами для продакшен-ML.

Глибокі розбори ML-систем

Кар'єрні поради ML

Практичні рекомендації щодо основ ML, підготовки до співбесід у big tech і відмінностей ролей MLE та data scientist.

Розсилка Substack

Підпишіться на Substack для щотижневих публікацій; понад 10 000 ML-інженерів з провідних компаній уже підписані.

AI-консалтинг

Компанії, які шукають допомогу з ШІ, можуть звернутися через сайт за консультаційними послугами.

Machine Learning at Scale Сценарії використання

Розвиватися як ML-інженер завдяки щотижневим матеріалам про продакшен-системи

Вивчати великомасштабні теми ML: LLM-інференс, рекомендації та рекламні системи

Готуватися до ML-співбесід у big tech з кар'єрними порадами та system design

Стежити за вакансіями ML та галузевими новинами через видання Zurich feed

Отримати AI-консалтинг для бізнес-кейсів

Machine Learning at Scale Часті запитання

З чого почати вивчення машинного навчання?

Як потрапити в big tech?

У чому різниця між MLE і data scientist?

Чи потрібен PhD для big tech?

Machine Learning at Scale Основна інформація та офіційні посилання

Machine Learning at Scale Електронна адреса підтримки, контакти служби підтримки клієнтів, повернення коштів тощо.

Більше контактів на сторінці сторінка про нас(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Індивідуальна інформація

Machine Learning at Scale Індивідуальне ім'я: Ludovico

Machine Learning at Scale Тип розробника: individual

Детальніше про Machine Learning at Scale, Будь ласка, відвідайте сторінку сторінка про нас(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Ціни

Machine Learning at Scale Посилання на ціни: https://machinelearningatscale.substack.com

Machine Learning at Scale YouTube

Machine Learning at Scale Посилання на YouTube: https://youtube.com/@ludobessi

Machine Learning at Scale LinkedIn

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

Ціни та плани Machine Learning at Scale

Безкоштовно

Щотижнева розсилка Substack
Кейси MLSys і патерни проєктування
Статті з кар'єрними порадами ML
Доступ до сторінок поглиблених тем

Підписатися та оновити зараз

Теги Machine Learning at Scale

Безкоштовно Веб-застосунок Для розробників Для студентів

Найкраще підходящі професії для Machine Learning at Scale

Розробники програмного забезпечення Фахівці з обробки даних Студенти

Machine Learning at Scale

Що таке Machine Learning at Scale?

Як користуватися Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale Основні функції

Кейси MLSys і патерни проєктування

Глибокі розбори ML-систем

Кар'єрні поради ML

Розсилка Substack

AI-консалтинг

Machine Learning at Scale Сценарії використання

Розвиватися як ML-інженер завдяки щотижневим матеріалам про продакшен-системи

Вивчати великомасштабні теми ML: LLM-інференс, рекомендації та рекламні системи

Готуватися до ML-співбесід у big tech з кар'єрними порадами та system design

Стежити за вакансіями ML та галузевими новинами через видання Zurich feed

Отримати AI-консалтинг для бізнес-кейсів

Machine Learning at Scale Часті запитання

З чого почати вивчення машинного навчання?

Як потрапити в big tech?

У чому різниця між MLE і data scientist?

Чи потрібен PhD для big tech?

Machine Learning at Scale Основна інформація та офіційні посилання

Machine Learning at Scale Електронна адреса підтримки, контакти служби підтримки клієнтів, повернення коштів тощо.

Machine Learning at Scale Індивідуальна інформація

Machine Learning at Scale Ціни

Machine Learning at Scale YouTube

Machine Learning at Scale LinkedIn

Ціни та плани Machine Learning at Scale

Newsletter

Теги Machine Learning at Scale

Найкраще підходящі професії для Machine Learning at Scale

Machine Learning at Scale

Що таке Machine Learning at Scale?

Як користуватися Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale Основні функції

Кейси MLSys і патерни проєктування

Глибокі розбори ML-систем

Кар'єрні поради ML

Розсилка Substack

AI-консалтинг

Machine Learning at Scale Сценарії використання

Розвиватися як ML-інженер завдяки щотижневим матеріалам про продакшен-системи

Вивчати великомасштабні теми ML: LLM-інференс, рекомендації та рекламні системи

Готуватися до ML-співбесід у big tech з кар'єрними порадами та system design

Стежити за вакансіями ML та галузевими новинами через видання Zurich feed

Отримати AI-консалтинг для бізнес-кейсів

Machine Learning at Scale Часті запитання

З чого почати вивчення машинного навчання?

Як потрапити в big tech?

У чому різниця між MLE і data scientist?

Чи потрібен PhD для big tech?

Machine Learning at Scale Основна інформація та офіційні посилання

Machine Learning at Scale Електронна адреса підтримки, контакти служби підтримки клієнтів, повернення коштів тощо.

Machine Learning at Scale Індивідуальна інформація

Machine Learning at Scale Ціни

Machine Learning at Scale YouTube

Machine Learning at Scale LinkedIn

Ціни та плани Machine Learning at Scale

Newsletter

Теги Machine Learning at Scale

Найкраще підходящі професії для Machine Learning at Scale