机器学习工程在线图书

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ML Engineering Online Book

原始链接: https://github.com/stas00/ml-engineering

摘要：给定的文本是从网站页面中提取的，该页面显示了由 Stas Osypovich (stas00) 在 Github 上托管的名为“机器学习工程开放书”的机器学习工程开放书项目。本书涵盖了 Python、Bash、大型语言模型 (LLM)、可扩展性、AI、SLURM、PyTorch、Make 和 ML Ops 等主题。截至撰写本文时，已有 387 个分叉、6500 个 star 和 11 名贡献者据报道对此做出了贡献。本书使用的许可证是CC BY SA 4.0。活动包括阅读代码、浏览存储库、发出拉取请求、管理安全问题和见解。主题部分列出的资源涵盖自述文件、电子书网络研讨会、教育计划和客户案例。本书使用的语言主要包括Python、Shell 脚本、CSS 和Makefile。总之，本书通过其全面的主题列表提供了涵盖与机器学习工程相关的多个方面的广泛指南。

对于那些对前面提到的未解决的难题感兴趣的人，这里有一个简短的概述，用于提高运动捕捉精度，同时降低与使用昂贵的光学传感器相关的成本。一种潜在的解决方案包括同时收集惯性和光学传感器数据，通过机器学习算法处理前者，并将输出与更精确的光学数据进行比较。通过识别校正惯性数据中的模式，我们最终可能能够创建一种更具成本效益的方法来修复通过更便宜的惯性传感器获得的不准确数据。至于培养机器学习和 Python 编程方面的专业知识，从一个简单、可行的项目开始，例如创建基于内容的过滤工具或设计推荐系统，可能会提供宝贵的实践经验，而不会压倒初学者。为了获得优化机器学习模型以实现最大效率的经验，个人应该考虑参加课程并探索资源，例如 Brendan Gregg 在系统性能和分析方面的工作。最后，通过为开源库做出贡献或参加黑客马拉松来寻找大型项目合作的机会，可以帮助有抱负的开发人员培养实用技能并扩展他们的专业网络。

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