Machine learning at scale

Machine learning at scale은 머신러닝 엔지니어의 역량 향상을 돕고, 10배 더 뛰어난 머신러닝 엔지니어가 되는 것을 목표로 하는 구독형 지식 플랫폼입니다. Google의 머신러닝 엔지니어 Ludovico Bessi(Ludo)가 운영하며, Google, Amazon, YouTube, Microsoft 같은 주요 기업의 머신러닝 엔지니어 6000명 이상이 이미 구독하고 있습니다.

주요 콘텐츠 및 기능

• ML 시스템의 해부학: 머신러닝 시스템의 내부 구조와 구성 요소를 심층적으로 살펴봅니다.
• ML 시스템의 패턴: ML 시스템 설계의 일반적인 패턴과 모범 사례를 알아봅니다.
• ML 시스템 사례 연구: 실제 사례를 통해 대규모 ML 시스템의 구축과 최적화를 분석합니다.

예정된 심층 주제

• LLM 학습.
• 대규모 LLM 추론.
• 대규모 추천 시스템.
• 프로덕션 환경의 컴퓨터 비전 시스템.
• 검색 및 랭킹 시스템.
• MLSys 과정: 머신러닝 시스템 강좌.

대상 사용자

• 역량을 높이고 잠재력을 최대한 발휘하려는 머신러닝 엔지니어.
• 검색, 랭킹, 추천 시스템 및 LLM 통합 분야의 AI 지원을 원하는 기업.

저자의 전문 배경

풍부한 실무 경험을 가진 전문가가 콘텐츠를 제공합니다. Ludovico Bessi의 주요 경력은 다음과 같습니다.

• Google에서 수십억 명의 사용자를 대상으로 500k QPS 규모의 ML 시스템을 활용한 악용 방지 업무를 수행했습니다.
• 사용자 행동을 이해하기 위해 트랜스포머 기반 모델을 사전 학습하고 파인튜닝했습니다.
• 광고 선택부터 형식까지 YouTube Ads의 엔드투엔드 시스템을 담당했습니다.
• 더 나은 추천 시스템을 구축해 YouTube를 세계 최고의 동영상 쇼핑 목적지로 만드는 업무에 참여했습니다.
• CERN에서 머신러닝 기법을 적용해 입자 상호작용을 연구했습니다.
• Volvo에서 트랜스포머 기반 컴퓨터 비전 논문을 개발했습니다.

사용 및 요금

사용자는 Substack을 통해 구독하여 매주 고품질 인사이트를 받을 수 있으며, 현재 무료로 제공됩니다. AI 지원이 필요한 기업은 LinkedIn을 통해 무료 초기 상담을 문의할 수 있습니다.