Descripción
Machine Learning at Scale ofrece un programa integral diseñado para elevar a los Ingenieros de Machine Learning a un nivel de rendimiento 'x10'. A través de información semanal de alta calidad, la plataforma profundiza en las complejidades de construir y desplegar sistemas de machine learning a escala. El contenido es curado por Ludo, un Ingeniero de Machine Learning en Google con amplia experiencia en sistemas de ML a gran escala, incluyendo la lucha contra el abuso en miles de millones de usuarios a 500k QPS, el preentrenamiento de modelos basados en transformadores y el trabajo en sistemas de YouTube Ads de extremo a extremo.
El currículo cubre áreas críticas como estudios de caso de MLSys, patrones de diseño y consejos de carrera en ML. Se planean inmersiones profundas específicas en Sistemas de Machine Learning, Inferencia de LLM a Escala, Sistemas de Recomendación a Escala, Sistemas de Búsqueda y Ranking (RAG), Búsqueda en la era de la IA y Sistemas de Publicidad a Escala. Este enfoque asegura que los ingenieros adquieran conocimientos prácticos aplicables a desafíos del mundo real en el desarrollo moderno de IA.
Los suscriptores se benefician de consejos prácticos e información derivada de la experiencia práctica en empresas tecnológicas líderes. La plataforma tiene como objetivo desmitificar las complejidades de los sistemas de ML, permitiendo a los ingenieros diseñar, implementar y optimizar soluciones que manejen conjuntos de datos masivos y altos volúmenes de consultas. La audiencia objetivo incluye ingenieros de Machine Learning aspirantes y en ejercicio que desean mejorar sus habilidades, comprender las mejores prácticas y avanzar en sus carreras en el campo de la IA en rápida evolución.
Machine Learning at Scale proporciona una oportunidad única para aprender de un experto de la industria que ha aplicado técnicas de ML en el CERN y ha desarrollado tesis de visión por computadora en Volvo. El programa está estructurado para proporcionar conocimiento accionable, ayudando a los ingenieros a desbloquear todo su potencial y a ser más efectivos e impactantes en sus roles. El próximo canal de YouTube y el curso de MLSys ampliarán aún más los recursos de aprendizaje disponibles para la comunidad.
Características principales de Machine Learning a Escala
Información semanal de alta calidad para ingenieros de ML
Enfoque en Sistemas de Machine Learning a Gran Escala (MLSys)
Estudios de Caso y Patrones de Diseño de MLSys
Consejos de Carrera en Machine Learning
Inmersiones profundas en Inferencia de LLM a Escala
Experiencia en Sistemas de Recomendación a Escala
Orientación sobre Sistemas de Búsqueda y Ranking (RAG)
Información sobre Sistemas de Publicidad a Escala
Contenido de un Ingeniero de Machine Learning de Google
Experiencia práctica con sistemas de alto QPS
Entrenamiento y ajuste fino de modelos basados en transformadores
Desarrollo de tesis de Visión por Computadora
Aplicación de ML en el CERN
¿Cómo usar Machine Learning a Escala?
Suscríbete: Regístrate para recibir información semanal a través del boletín.
Aprende: Participa con estudios de caso, patrones de diseño y consejos de carrera.
Profundiza: Explora temas especializados como inferencia de LLM y sistemas de recomendación.
Aplica: Implementa los principios aprendidos para mejorar tus habilidades de ingeniería de ML.
Mejora: Mejora continuamente tu rendimiento para convertirte en un Ingeniero de ML x10.
Casos de uso de Machine Learning a Escala
- Diseño de Sistemas de ML
- Despliegue de LLM
- Motores de Recomendación
- Búsqueda y Ranking
- Optimización de Sistemas de Publicidad
- Desarrollo Profesional
- Procesamiento de Datos a Gran Escala
