설명
Machine Learning at Scale은 머신러닝 엔지니어를 'x10' 성과 수준으로 끌어올리기 위해 설계된 포괄적인 프로그램을 제공합니다. 주간 고품질 인사이트를 통해 이 플랫폼은 대규모로 머신러닝 시스템을 구축하고 배포하는 복잡성을 탐구합니다. 이 콘텐츠는 500k QPS에서 수십억 명의 사용자에게 영향을 미치는 남용 방지, 트랜스포머 기반 모델 사전 학습, 엔드투엔드 YouTube 광고 시스템 작업 등 대규모 ML 시스템에 대한 광범위한 경험을 가진 Google의 머신러닝 엔지니어인 Ludo가 큐레이션했습니다.
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커리큘럼은 MLSys 사례 연구, 디자인 패턴 및 ML 경력 조언과 같은 중요한 영역을 다룹니다. 대규모 머신러닝 시스템, 대규모 LLM 추론, 대규모 추천 시스템, 검색 및 순위 시스템(RAG), AI 시대의 검색, 대규모 광고 시스템에 대한 구체적인 심층 분석이 계획되어 있습니다. 이러한 초점은 엔지니어가 현대 AI 개발의 실제 과제에 적용할 수 있는 실질적인 지식을 습득하도록 보장합니다.
구독자는 선도적인 기술 회사에서의 실무 경험에서 얻은 실질적인 조언과 인사이트를 얻습니다. 이 플랫폼은 ML 시스템의 복잡성을 명확히 하여 엔지니어가 방대한 데이터셋과 높은 쿼리 볼륨을 처리하는 솔루션을 설계, 구현 및 최적화할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 대상 고객에는 AI 분야에서 빠르게 발전하는 분야에서 기술을 향상시키고 모범 사례를 이해하며 경력을 발전시키고자 하는 지망생 및 현직 머신러닝 엔지니어가 포함됩니다.
Machine Learning at Scale은 CERN에서 ML 기술을 적용하고 Volvo에서 컴퓨터 비전 논문을 개발한 업계 전문가로부터 배울 수 있는 독특한 기회를 제공합니다. 이 프로그램은 실행 가능한 지식을 제공하도록 구성되어 엔지니어가 잠재력을 최대한 발휘하고 역할에서 더 효과적이고 영향력 있게 되도록 돕습니다. 곧 출시될 YouTube 채널과 MLSys 과정은 커뮤니티에서 사용할 수 있는 학습 리소스를 더욱 확장할 것입니다.
- 카테고리AI 뉴스 리더 및 애그리게이터
얻을 수 있는 것
ML 엔지니어를 위한 주간 고품질 인사이트
대규모 머신러닝 시스템(MLSys)에 대한 집중
MLSys 사례 연구 및 디자인 패턴
머신러닝 경력 조언
대규모 LLM 추론 심층 분석
대규모 추천 시스템 전문성
검색 및 순위 시스템(RAG)에 대한 안내
대규모 광고 시스템에 대한 인사이트
Google 머신러닝 엔지니어의 콘텐츠
고QPS 시스템에 대한 실무 경험
트랜스포머 기반 모델 학습 및 미세 조정
컴퓨터 비전 논문 개발
CERN에서의 ML 적용
이런 분께 추천
- ML 시스템 설계
- LLM 배포
- 추천 엔진
- 검색 및 순위
- 광고 시스템 최적화
- 경력 개발
- 대규모 데이터 처리
