Что это?
Тщательно подобранная коллекция из 300+ реальных кейсов проектирования ML-систем от более чем 80 компаний, таких как Netflix, Airbnb, Stripe и Doordash, организованная по отраслям и вариантам применения ML.
Тщательно подобранная коллекция из 300+ реальных кейсов проектирования ML-систем от более чем 80 компаний, таких как Netflix, Airbnb, Stripe и Doordash, организованная по отраслям и вариантам применения ML.Это инструмент или просто список ссылок?Это тщательно собранный индекс: markdown-таблица со ссылками на оригинальные посты в корпоративных блогах и статьи, а не инструмент и не библиотека кода.
Это тщательно собранный индекс: markdown-таблица со ссылками на оригинальные посты в корпоративных блогах и статьи, а не инструмент и не библиотека кода.Как устроен список, чтобы я мог найти нужное?Записи собраны в таблицу со столбцами: компания, отрасль, краткое описание, название статьи и год, — можно просматривать по отрасли или варианту использования.
Записи собраны в таблицу со столбцами: компания, отрасль, краткое описание, название статьи и год, — можно просматривать по отрасли или варианту использования.Нужно ли что-то, чтобы пользоваться этим списком?Нет, это просто таблица в README со ссылками на внешние блоги и статьи; нужен только браузер, чтобы переходить по ним.
Нет, это просто таблица в README со ссылками на внешние блоги и статьи; нужен только браузер, чтобы переходить по ним.Записи проверены или это просто свалка ссылок?Каждый кейс взят из подробных блогов, статей или публикаций о ML-системах, реально построенных и используемых в продакшене, а не из общих туториалов.
Каждый кейс взят из подробных блогов, статей или публикаций о ML-системах, реально построенных и используемых в продакшене, а не из общих туториалов.Какие варианты применения ML здесь охвачены?Список охватывает компьютерное зрение, NLP, рекомендательные системы, поиск и ранжирование, выявление мошенничества, прогнозирование и многие другие продакшен-применения ML в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и электронная коммерция.
Список охватывает компьютерное зрение, NLP, рекомендательные системы, поиск и ранжирование, выявление мошенничества, прогнозирование и многие другие продакшен-применения ML в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и электронная коммерция.Чем это лучше, чем самому искать по инженерным блогам компаний?Здесь кейсы от 80+ компаний собраны и организованы в одном месте, с тегами отраслей и краткими описаниями, — избавляя вас от необходимости выискивать каждый блог по отдельности.
Здесь кейсы от 80+ компаний собраны и организованы в одном месте, с тегами отраслей и краткими описаниями, — избавляя вас от необходимости выискивать каждый блог по отдельности.Список по-прежнему пополняется новыми кейсами?В README сказано, что репозиторий — постоянно растущая коллекция, и авторы приглашают предлагать новые кейсы, что подразумевает продолжающиеся обновления.
В README сказано, что репозиторий — постоянно растущая коллекция, и авторы приглашают предлагать новые кейсы, что подразумевает продолжающиеся обновления.Что такое HorizonX.live, упоминаемый в README?Это отдельная исследовательская платформа, продвигаемая в README, для поиска ML-статей, организации библиотек и получения кратких обзоров статей; она не является частью самого списка кейсов.
Это отдельная исследовательская платформа, продвигаемая в README, для поиска ML-статей, организации библиотек и получения кратких обзоров статей; она не является частью самого списка кейсов.What are similar projects?GNNPapers, 500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code, machine-learning-interview, ML-NLP, system-design-interview, AI-Papers-of-the-Week, professional-programming, Machine-Learning-Tutorials
GNNPapers, 500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code, machine-learning-interview, ML-NLP, system-design-interview, AI-Papers-of-the-Week, professional-programming, Machine-Learning-TutorialsWhich topics is it in?recommendation-system, ml, system-design, interview, architecture, nlp, data-science, computer-vision, learning-resources, awesome-list, list, curated-list
recommendation-system, ml, system-design, interview, architecture, nlp, data-science, computer-vision, learning-resources, awesome-list, list, curated-list