MadeWithML 了解如何通过ML负责任地交付产品

基础知识

通过直观的解释、干净的代码和可视化学习ML的基础

• 课程：https://madewithml.com/courses/basics/
• 代码：GokuMohandas/MadeWithML/tree/master/notebooks

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MLOPS

了解如何应用ML来构建生产级产品以交付价值

• 课程：https://madewithml.com/courses/mlops/
• 代码：GokuMohandas/MLOps

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常见问题解答

这个内容是为谁准备的？

• Software engineers希望学习ML并成为更好的软件工程师
• Data scientists谁想了解如何通过ML负责任地交付价值
• College graduates希望学习该行业所需的实用技能
• Product Managers谁想为ML应用程序开发技术基础

它的结构是什么？

课程将每周发布一次，每节课程包括：

• intuition：将涵盖的概念及其如何组合在一起的高级概述
• code：说明概念的简单代码示例
• application：将概念应用于我们的具体任务
• extensions：简要介绍适用于不同情况的其他工具和技术

是什么让这个内容独一无二的呢？

• hands-on：如果您在线搜索Production ML或MLOps，您会找到很棒的博客帖子和tweet。但是为了真正理解这些概念，您需要实现它们。不幸的是，由于规模、专有内容和昂贵的工具，您没有看到很多运行Production ML的内部工作原理。然而，Made with ML是免费的、开放的和活生生的，这使得它成为社区完美的学习机会
• intuition-first：我们永远不会直接跳到代码上去。在每节课中，我们都会培养对概念的直觉，并从产品的角度来思考。
• software engineering：本课程不只是关于ML。事实上，它主要是关于干净的软件工程！我们将介绍一些重要的概念，如版本控制、测试、日志记录等，它们可以真正成为生产级产品
• focused yet holistic：对于每个概念，我们不仅会介绍对我们的特定任务最重要的内容(这是案例研究方面)，而且还会介绍相关的方法(这是指导方面)，这些方法在其他情况下可能会被证明是有用的

作者是谁？

• 我在苹果公司部署了大规模ML系统，也在初创公司部署了受约束的较小系统，我想与大家分享我学到的共同原则
• 与我保持联系Twitter和LinkedIn

为什么这个是免费的？

虽然这个内容是为每个人准备的，但它特别针对那些没有太多学习机会的人。我相信创造力和智慧是随机分布的，而机会是孤立的。我想让更多的人创造并为创新做出贡献

要引用此内容，请使用：

@misc{madewithml,
    title  = "Made With ML",
    author = "Goku Mohandas",
    url    = "https://madewithml.com/"
    year   = "2021",
}