applied-ml学习资源汇总 - 大型科技公司机器学习实践分享

applied-ml是一个汇集了各大科技公司在机器学习生产实践方面的论文、技术博客和经验分享的项目。本文将对该项目的主要内容和学习资源进行介绍,帮助读者更好地了解和学习applied-ml相关知识。

项目简介

applied-ml项目由Eugene Yan创建和维护,旨在收集和整理各公司在应用机器学习方面的实践经验。项目涵盖了从数据处理到模型部署的整个机器学习流程,包含了大量一手的工程实践资料。

主要内容

applied-ml项目按照机器学习流程的不同环节进行了分类整理,主要包含以下几个方面:

1. 数据质量与工程
2. 特征工程与存储
3. 模型训练(分类、回归、推荐等)
4. 模型评估与部署
5. 机器学习基础设施

每个分类下都包含了多篇来自不同公司的技术博客或论文。例如:

• 数据质量:《Monitoring Data Quality at Scale with Statistical Modeling》(Uber)
• 特征存储:《Feature Store: The Missing Data Layer in ML Pipelines?》(Hopsworks)
• 推荐系统:《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》(YouTube)

学习建议

1. 按照感兴趣的主题进行选择性阅读
2. 结合自身工作实践,重点关注相关领域的文章
3. 通过阅读不同公司的实践,对比学习各种解决方案
4. 跟进项目的更新,及时了解业界最新动态

applied-ml项目为我们提供了宝贵的一手工程实践资料,是机器学习从业者不可多得的学习资源。希望本文的介绍能够帮助读者更好地利用这一资源,在applied-ml领域不断精进。