Description
Machine Learning at Scale propose un programme complet conçu pour élever les ingénieurs Machine Learning à un niveau de performance 'x10'. Grâce à des analyses hebdomadaires de haute qualité, la plateforme explore les complexités de la construction et du déploiement de systèmes de machine learning à grande échelle. Le contenu est organisé par Ludo, un ingénieur Machine Learning chez Google avec une vaste expérience des systèmes ML à grande échelle, y compris la lutte contre la fraude sur des milliards d'utilisateurs à 500k QPS, le pré-entraînement de modèles basés sur des transformeurs, et le travail sur les systèmes de publicité YouTube de bout en bout.
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Le programme couvre des domaines critiques tels que les études de cas MLSys, les modèles de conception et les conseils de carrière en ML. Des plongées approfondies sont prévues pour les systèmes de Machine Learning, l'inférence LLM à grande échelle, les systèmes de recommandation à grande échelle, les systèmes de recherche et de classement (RAG), la recherche à l'ère de l'IA, et les systèmes publicitaires à grande échelle. Cet accent garantit que les ingénieurs acquièrent des connaissances pratiques applicables aux défis du monde réel dans le développement moderne de l'IA.
Les abonnés bénéficient de conseils pratiques et d'analyses issus d'une expérience concrète dans des entreprises technologiques de premier plan. La plateforme vise à démystifier les subtilités des systèmes ML, permettant aux ingénieurs de concevoir, implémenter et optimiser des solutions qui gèrent des ensembles de données massifs et des volumes de requêtes élevés. Le public cible comprend les ingénieurs Machine Learning aspirants et pratiquants qui souhaitent améliorer leurs compétences, comprendre les meilleures pratiques et faire progresser leur carrière dans le domaine en évolution rapide de l'IA.
Machine Learning at Scale offre une opportunité unique d'apprendre auprès d'un expert de l'industrie qui a appliqué des techniques ML au CERN et développé des thèses en vision par ordinateur chez Volvo. Le programme est structuré pour fournir des connaissances exploitables, aidant les ingénieurs à libérer leur plein potentiel et à devenir plus efficaces et influents dans leurs rôles. La future chaîne YouTube et le cours MLSys élargiront davantage les ressources d'apprentissage disponibles pour la communauté.
- CatégorieLecteurs et agrégateurs d'actualités IA
Ce que vous y trouverez
Analyses hebdomadaires de haute qualité pour les ingénieurs ML
Focus sur les systèmes de Machine Learning à grande échelle (MLSys)
Études de cas et modèles de conception MLSys
Conseils de carrière en Machine Learning
Plongées approfondies dans l'inférence LLM à grande échelle
Expertise dans les systèmes de recommandation à grande échelle
Guidance sur les systèmes de recherche et de classement (RAG)
Analyses sur les systèmes publicitaires à grande échelle
Contenu d'un ingénieur Machine Learning chez Google
Expérience pratique avec des systèmes à QPS élevés
Entraînement et fine-tuning de modèles basés sur des transformeurs
Développement de thèses en vision par ordinateur
Application du ML au CERN
À qui s'adresse Machine Learning at Scale
- Conception de systèmes ML
- Déploiement LLM
- Moteurs de recommandation
- Recherche et classement
- Optimisation des systèmes publicitaires
- Développement de carrière
- Traitement de données à grande échelle
