Machine Learning at Scale

대규모 머신러닝: x10 머신러닝 엔지니어가 되는 길

대규모 머신러닝이란 무엇입니까? 대규모 머신러닝은 머신러닝 엔지니어가 기술을 향상시키고 경력에서 탁월한 성과를 거두도록 돕는 데 전념하는 리소스입니다. 대규모 ML 시스템 구축 및 최적화에 중점을 두고 머신러닝의 다양한 측면에 대한 주간 고품질 통찰력을 제공합니다.

핵심 집중 영역

• RAG (검색 증강 생성) 시스템: RAG 아키텍처 및 해당 애플리케이션에 대한 심층 분석.
• LLM (대규모 언어 모델) 최적화: LLM의 성능 및 효율성을 최적화하기 위한 전략 및 기술.
• LLM 훈련: 대규모 언어 모델의 훈련 프로세스에 대한 통찰력.
• ML 시스템 설계: 강력하고 확장 가능한 머신러닝 시스템을 설계하고 구축하기 위한 모범 사례.
• 추천 시스템: 다양한 추천 알고리즘 및 해당 구현에 대한 탐색.

루도는 누구입니까?

Machine Learning at Scale의 제작자인 루도는 Google의 머신러닝 엔지니어로, 대규모 ML 시스템 구축 및 배포에 대한 광범위한 경험을 보유하고 있습니다. 그의 배경에는 다음이 포함됩니다.

• 50만 QPS에서 수십억 명의 사용자에 대한 남용 방지를 위해 대규모 ML 시스템 작업.
• 사용자 행동을 이해하기 위해 Transformer 기반 모델을 사전 훈련하고 미세 조정.
• 광고 선택에서 형식에 이르기까지 엔드 투 엔드 YouTube 광고 시스템 작업.
• CERN에서 머신러닝 기술을 적용하여 입자 상호 작용 이해.
• Volvo에서 Transformers를 기반으로 한 컴퓨터 비전 논문 개발.

대규모 머신러닝이 왜 중요한가요?

오늘날 빠르게 진화하는 AI 환경에서 머신러닝 엔지니어는 경쟁 우위를 유지하는 것이 중요합니다. Machine Learning at Scale은 엔지니어를 돕기 위한 귀중한 통찰력과 리소스를 제공합니다.

• 기술 향상: 머신러닝의 주요 영역에서 새로운 기술과 지식을 습득합니다.
• 최신 정보 유지: 해당 분야의 최신 발전에 대한 최신 정보를 유지합니다.
• 더 나은 시스템 구축: 보다 강력하고 확장 가능한 머신러닝 시스템을 설계하고 구축합니다.

참여 방법

• 구독: 주간 통찰력과 업데이트를 받으려면 가입하십시오.
• 연락처: AI 지원을 찾는 기업인 경우 검색, 순위 지정 및 추천 시스템과 이러한 시스템 내의 LLM 통합을 전문으로 하는 무료 초기 상담을 위해 문의하십시오.

잠재력 최대한 발휘

Machine Learning at Scale은 더 나은 머신러닝 엔지니어가 되기 위한 리소스입니다.