Machine Learning at Scale

Machine Learning in großem Maßstab: Ihr Weg zum x10 Machine Learning Engineer

Was ist Machine Learning in großem Maßstab? Machine Learning in großem Maßstab ist eine Ressource, die Machine-Learning-Ingenieuren helfen soll, sich weiterzubilden und in ihrer Karriere hervorragende Leistungen zu erbringen. Es bietet wöchentliche, hochwertige Einblicke in verschiedene Aspekte des Machine Learning, mit dem Schwerpunkt auf dem Aufbau und der Optimierung von großen ML-Systemen.

Kernbereiche

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) Systeme: Tiefe Einblicke in RAG-Architekturen und ihre Anwendungen.
• LLM (Large Language Model) Optimierungen: Strategien und Techniken zur Optimierung der Leistung und Effizienz von LLMs.
• LLM Training: Einblicke in den Trainingsprozess großer Sprachmodelle.
• ML Systemdesign: Best Practices für das Design und den Aufbau robuster und skalierbarer Machine-Learning-Systeme.
• Empfehlungssysteme: Untersuchung verschiedener Empfehlungsalgorithmen und ihrer Implementierung.

Wer ist Ludo?

Ludo, der Schöpfer von Machine Learning in großem Maßstab, ist ein Machine Learning Engineer bei Google mit umfassender Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von großen ML-Systemen. Sein Hintergrund umfasst:

• Arbeit mit großen ML-Systemen zur Bekämpfung von Missbrauch bei Milliarden von Nutzern mit 500.000 QPS.
• Vorabtrainieren und Feinabstimmung von Transformer-basierten Modellen zum Verständnis des Nutzerverhaltens.
• Arbeit mit End-to-End YouTube Ads-Systemen von der Anzeigenauswahl bis zu den Formaten.
• Anwendung von Machine-Learning-Techniken am CERN, um Teilcheninteraktionen zu verstehen.
• Entwicklung einer Computer-Vision-These auf Basis von Transformatoren bei Volvo.

Warum ist Machine Learning in großem Maßstab wichtig?

In der heutigen, sich schnell entwickelnden AI-Landschaft ist es für Machine-Learning-Ingenieure entscheidend, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Machine Learning in großem Maßstab bietet wertvolle Einblicke und Ressourcen, um Ingenieuren zu helfen:

• Weiterbildung: Erwerb neuer Fähigkeiten und Kenntnisse in Schlüsselbereichen des Machine Learning.
• Auf dem Laufenden bleiben: Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der Entwicklungen auf diesem Gebiet.
• Bessere Systeme bauen: Entwerfen und bauen Sie robustere und skalierbarere Machine-Learning-Systeme.

Wie man sich engagiert

• Abonnieren: Melden Sie sich an, um wöchentliche Einblicke und Updates zu erhalten.
• Kontakt: Nehmen Sie Kontakt auf für eine kostenlose Erstberatung, wenn Sie ein Unternehmen sind, das AI-Hilfe sucht, spezialisiert auf Retrieval-, Ranking- und Empfehlungssysteme und LLM-Integrationen innerhalb dieser.

Schöpfen Sie Ihr volles Potenzial aus

Machine Learning in großem Maßstab ist Ihre Ressource, um ein besserer Machine Learning Engineer zu werden.