Machine Learning at Scale の概要
大規模機械学習：x10 Machine Learning Engineerになるための道
大規模機械学習とは？ 大規模機械学習は、機械学習エンジニアがスキルアップし、キャリアで優れた成果を上げるのを支援することに特化したリソースです。大規模MLシステムの構築と最適化に焦点を当て、機械学習のさまざまな側面に関する週ごとの高品質な洞察を提供します。
コアとなる重点分野
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム： RAGアーキテクチャとそのアプリケーションに関する詳細な調査。
- LLM（Large Language Model）の最適化： LLMのパフォーマンスと効率を最適化するための戦略とテクニック。
- LLMのトレーニング： 大規模言語モデルのトレーニングプロセスに関する洞察。
- MLシステム設計： 堅牢でスケーラブルな機械学習システムを設計および構築するためのベストプラクティス。
- レコメンデーションシステム： さまざまなレコメンデーションアルゴリズムとその実装の探求。
Ludoとは誰ですか？
Machine Learning at Scaleの作成者であるLudoは、Googleの機械学習エンジニアであり、大規模MLシステムの構築と展開において豊富な経験を持っています。彼のバックグラウンドは次のとおりです。
- 50万QPSで数十億のユーザーにわたる不正行為と戦うための大規模MLシステムの作業。
- ユーザーの行動を理解するための、Transformerベースのモデルの事前トレーニングと微調整。
- 広告の選択からフォーマットまで、エンドツーエンドのYouTube広告システムの操作。
- CERNで機械学習技術を適用して、粒子の相互作用を理解。
- VolvoでTransformersに基づいたコンピュータービジョンの論文を開発。
なぜ大規模機械学習が重要なのか？
今日の急速に進化する AI の状況において、機械学習エンジニアにとって、常に一歩先を行くことが重要です。 Machine Learning at Scaleは、エンジニアを支援するための貴重な洞察とリソースを提供します。
- スキルアップ： 機械学習の主要分野における新しいスキルと知識の習得。
- 常に最新情報を入手： この分野の最新の進歩に遅れないようにする。
- より良いシステムを構築： より堅牢でスケーラブルな機械学習システムを設計および構築する。
参加方法
- 購読： 週ごとの洞察と更新を受け取るためにサインアップしてください。
- お問い合わせ： AI ヘルプをお探しの企業の方は、お気軽にお問い合わせください。検索、ランキング、およびレコメンデーションシステム、およびそれらの中での LLM 統合を専門としています。
あなたの潜在能力を最大限に引き出す
Machine Learning at Scaleは、より優れた機械学習エンジニアになるためのあなたのリソースです。
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