実際のMLエンジニアリングの旅：ゼロから建物の1年間の冒険

1 年間にわたる ML エンジニアリング プロジェクトに着手する: 理論から現実への旅

コース後に失望感を感じていませんか? その気持ちはわかります。 DeepLearning.AI の専門分野をいくつか完了した後、何か重要なことが欠けていることに気づきました。それは、複雑な ML システムを構築する実践的な経験です。 したがって、私は来年を包括的な ML エンジニアリング プロジェクトに捧げます。近道はなく、現実世界のエンジニアリングのみです。

これは、典型的な「3 か月でエキスパートになる」アプローチではありません。 楽器をマスターするには継続的な練習と課題の克服が必要であるのと同じように、真の専門知識には時間と献身的な努力が必要です。 本番環境に対応した ML システムを構築するには、乱雑なデータと格闘し、堅牢でスケーラブルなパイプラインを作成し、最新のツール (LangChain、LangGraph) を統合し、あらゆる意思決定の背後にある「理由」を理解する必要があります。

私の Medium シリーズではこの旅を記録し、私のプロセスの舞台裏を紹介します。 期待できる内容:

• 障害と解決策
• 「ああ！」瞬間
• 理論と実践の交差点
• 従来の ML と最新の LLM を融合させたときの私の思考の進化

AWS、GCP、Docker、Apache Airflow、Hugging Face、Kaggle などのツールを使用して、それらの使用方法方法だけでなく、特定の選択が なぜなのかを示します。作った。 これは私にとっても勉強になります!

このシリーズは、課題や意思決定プロセスを紹介し、「ベスト プラクティス」が常に普遍的に適用できるわけではないことを認識するという点で、通常の ML チュートリアルとは異なります。 共有します:

• 私のテクノロジーの選択とその根拠
• ML システムコンポーネントの相互作用
• 新たな課題に直面するにつれて進化する私の理解
• 私の失敗と学んだ教訓

これは共同作業です。私のコード、思考プロセス、課題を共有し、皆さんの参加、視点、アイデアを奨励します。一緒に学び、成長しましょう!

来週は、開発環境のセットアップに取り組みます。これは、通常の「これらのパッケージをインストールする」チュートリアルよりも魅力的な体験です。 これを考えてみましょう: 今から 1 年後、多数のチュートリアルを完了したいと思いますか、それとも自分のエンジニアリング スキルを示す重要な何かを構築したいですか?

シリーズに関するメモ: 私はすでに数歩先を行っています。 この最初の投稿は思慮深い会話の始まりにすぎず、急いで毎週更新するシリーズではありません。

つながろう! LinkedIn (Vitor Carvalho) に参加して、ML エンジニアリングについて話し合い、経験を共有し、ガイダンスを提供してください。 お互いから学びましょう!

また来週お会いしましょう!

以上が実際のMLエンジニアリングの旅：ゼロから建物の1年間の冒険の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。