Машинное обучение в больших масштабах

Краткий обзор

Machine learning at scale — это образовательная платформа по подписке, которая помогает инженерам по Machine Learning развивать навыки и стремиться стать в 10 раз более сильными специалистами. Платформой управляет Ludovico Bessi (Ludo), инженер по Machine Learning в Google. На неё уже подписались более 6000 инженеров по Machine Learning из ведущих компаний, включая Google, Amazon, YouTube и Microsoft.

Основной контент и функции

• Anatomy of ML Systems: глубокое изучение внутренней структуры и компонентов систем машинного обучения.
• Patterns of ML Systems: изучение распространённых паттернов и лучших практик проектирования ML-систем.
• ML Systems Case Studies: анализ создания и оптимизации крупномасштабных ML-систем на реальных примерах.

Предстоящие глубокие разборы

• LLM training: обучение больших языковых моделей.
• LLM Inference At Scale: вывод LLM в больших масштабах.
• Recommendation Systems at Scale: рекомендательные системы в больших масштабах.
• Computer Vision Systems in Production: CV-системы в производственной среде.
• Search & Ranking Systems: системы поиска и ранжирования.
• MLSys course: курс по системам машинного обучения.

Целевые пользователи

• Инженеры по Machine Learning, которые хотят развивать навыки и раскрыть свой потенциал.
• Компании, которым нужна помощь с AI, особенно в Retrieval, Ranking, Recommendation systems и LLM integrations.

Преимущества и опыт автора

Контент предоставляет эксперт с богатым практическим опытом работы на переднем крае отрасли. Среди ключевых достижений Ludovico Bessi:

• Работа с крупномасштабными ML-системами Google для борьбы со злоупотреблениями среди миллиардов пользователей при 500k QPS.
• Предобучение и дообучение моделей на основе трансформеров для понимания поведения пользователей.
• Работа с полными системами YouTube Ads — от выбора объявлений до форматов.
• Создание более эффективных рекомендательных систем, чтобы сделать YouTube лучшим в мире местом для видеопокупок.
• Применение методов Machine Learning в CERN для изучения взаимодействий частиц.
• Разработка дипломной работы по computer vision на основе Transformers в Volvo.

Использование и цены

• Пользователи могут подписаться через Substack и получать еженедельные качественные материалы; сейчас подписка предлагается бесплатно.
• Компании, которым нужна помощь с AI в Retrieval, Ranking, Recommendation systems и LLM integrations, могут обратиться через LinkedIn за бесплатной первоначальной консультацией.