“Sự phát triển nền tảng MLOps của VertexAI do kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá lãnh đạo trong năm đầu tiên là một bước ngoặt” Một kỹ sư máy học tại Next Experts có tham vọng lớn

── CAMにおいて、現在どのような役割を担っているのか教えてください。

CAM phát triển nhiều dịch vụ khác nhau trên nền tảng riêng của mình và có sẵn hệ thống để sử dụng các chức năng chung Với một số trường hợp ngoại lệ, không cần phát triển chức năng cho từng dịch vụ, điều này có thể tăng tốc độ phát triển Điều cần thiết là các chức năng AI và máy học mà kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá đang phát triển cũng như cơ sở hạ tầng MLOps phải có sẵn trên một nền tảng chung Do đó, chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá luôn có ý thức triển khai theo chiều ngang khi phát triển các tính năng mới, mô hình học máy mới cũng như thiết kế kiến ​​trúc kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá cũng liên kết với Trung tâm khoa học dữ liệu IU*, vì vậy mặc dù đây không phải là nền tảng phổ biến nhưng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá đang sử dụng ứng dụng phù hợp "''

*CAM và được giám sát bởi Giám đốc điều hành cấp cao IizukaMột tổ chức liên ngành chịu trách nhiệm sử dụng, phân tích và học máy dữ liệu chuyên về khoảng 10 công ty khởi nghiệp như

── Điều gì khiến bạn quyết định theo đuổi công nghệ máy học sử dụng GCP làm lĩnh vực chuyên môn của mình?

Mọi chuyện bắt đầu khi kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá sử dụng VertexAI, một sản phẩm của Google Cloud, để xây dựng cơ sở hạ tầng MLOps mà kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá đã lãnh đạo trong năm đầu tiên làm việc tại công ty Chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá là những người đầu tiên xác minh và sử dụng VertexAI khi nó được phát hành vào tháng 5 năm 2021 và đã xây dựng nền tảng trong thời gian ngắn khoảng nửa năm Vào thời điểm đó, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá cảm thấy bị thu hút bởi những sản phẩm chứa đầy dữ liệu và bí quyết trong lĩnh vực máy học mà Google đã phát triển trong nhiều năm Bằng cách tận dụng tối đa các dịch vụ khác của Google Cloud, chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá bắt đầu muốn tạo ra giá trị mới thông qua AI và máy học rồi đưa giá trị đó trở lại các dịch vụ của riêng mình

Vào thời điểm đó, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá có ít kinh nghiệm sử dụng không chỉ GCP mà còn cả đám mây, nhưng nhờ có được kinh nghiệm lãnh đạo một dự án từ đầu lần đầu tiên, kỹ năng của kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá đã cải thiện đáng kể và kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá cảm thấy mình có sự phát triển vượt bậc kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá có thể nói rằng trải nghiệm này đã hình thành nên nền tảng của con người kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá ngày nay kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá rất biết ơn các thành viên trong nhóm đã giao phó cho kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá phát triển cơ bản mặc dù kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá chưa có kinh nghiệm và kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá cảm thấy rằng ``văn hóa cho phép những người trẻ tuổi chấp nhận thử thách'' của CyberAgent là một công lao đối với kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá hiện đang nỗ lực vận hành và cải thiện cơ sở hạ tầng này Để biết thêm thông tin, hãy xem bài viết trên blog “'' nên nếu bạn quan tâm thì hãy đọc nhé

── Tôi nghĩ có nhiều môi trường khác mà bạn có thể làm việc với tư cách là kỹ sư máy học trong xem kèo bóng đá Điều thú vị nhất khi làm việc tại CAM là gì?

Một trong những lý do chính đối với kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá là kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá thích giải trí như thần tượng Tại CAM, chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá phát triển nhiều dịch vụ web trong lĩnh vực giải trí và kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá thấy rất bổ ích khi có thể sử dụng kỹ năng học máy của mình để giải quyết các vấn đề về dịch vụ và giúp người dùng nhiệt tình hơn nữa

Ví dụ: mô hình đề xuất mà kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá đang phát triển mang lại giá trị bằng cách kết nối người dùng với nội dung Tiền đề là người dùng khó có thể tiếp xúc với tất cả lượng nội dung ngày càng tăng và kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghĩ rằng việc họ sẽ gặp phải nội dung hấp dẫn họ là một dạng định mệnh Do đó, bằng cách sử dụng các đề xuất dựa trên công nghệ học máy, bạn có thể tăng cơ hội tìm được trò giải trí hỗ trợ cuộc sống của mình
Vì được giải trí hỗ trợ mỗi ngày nên kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá muốn tạo ra những cuộc gặp gỡ với nội dung mà có thể kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá không thể tự mình tìm thấy, ngay cả khi phải mất cả đời và giúp kết nối mọi người với nội dung

── Vì vậy, niềm đam mê giải trí là một trong những động lực chính để bạn nâng cao kỹ năng kỹ thuật của mình

kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá tin rằng MLOps, lĩnh vực chuyên môn của kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá, là một công nghệ thiết yếu để mang lại giá trị một cách ổn định thông qua công nghệ học máy Ví dụ: nếu việc học mô hình đề xuất không thành công, dẫn đến việc tạm thời không thể đưa ra đề xuất hoặc giảm độ chính xác, thì điều đó có thể khiến người dùng không gặp được nội dung mới Để ngăn điều này xảy ra, cần phải sử dụng bí quyết và cơ sở hạ tầng MLOps để vận hành các mô hình học máy một cách ổn định và đáng tin cậy

Để thay đổi chủ đề một chút, nhưng nói về tương lai, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá cũng nghĩ rằng với sự ra đời của AI có tính sáng tạo, chúng ta sẽ có thể tạo ra các hình thức giải trí mới Nếu thế hệ AI cho phép người dùng tạo ra những gì họ thích thì một ngày nào đó có thể tạo ra nội dung được cá nhân hóa cho từng người dùng Tuy nhiên, khi cung cấp dịch vụ, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghĩ chúng ta không bao giờ được quên quan điểm nội dung đó có thực sự gây hứng thú cho người dùng hay không

─ Với sự ra đời của AI sáng tạo, chúng ta đang tiến gần hơn đến một xã hội nơi mọi người đều có thể sử dụng nó, bất kể nghề nghiệp của họ là gì Bạn nghĩ điểm mạnh của việc trở thành một kỹ sư máy học là gì khi sử dụng AI sáng tạo trong quá trình kinh doanh và phát triển?

Hiện tại, trong khi tiến hành nghiên cứu và xác minh để kết nối các công nghệ tổng hợp liên quan đến AI với hiệu quả hoạt động và kinh doanh trong tương lai, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá hàng ngày nhận thấy khoảng cách giữa những gì có thể đạt được với AI tổng hợp và hoạt động thực tế Một trong những điểm mạnh của các kỹ sư máy học trong kỷ nguyên AI tạo ra mà kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá cảm thấy là họ có thể sử dụng AI tạo ra sau khi hiểu lý thuyết về khoa học dữ liệu/học máy AI sáng tạo không hoàn toàn khác biệt với học máy truyền thống mà chỉ đơn thuần là một phần mở rộng của nó Vì vậy, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghĩ điều quan trọng là phải có thái độ không sợ hãi và tận dụng công nghệ cũng như bí quyết mà chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá đã trau dồi cho đến nay

Ví dụ: có rất nhiều lĩnh vực mà kiến thức mà kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá đã trau dồi với tư cách là một kỹ sư máy học có thể được sử dụng, chẳng hạn như đề xuất sử dụng dựa trên hiểu biết kỹ thuật về chính AI tạo ra, điều chỉnh mô hình, phương pháp đánh giá, phán đoán rủi ro và cơ sở hạ tầng MLOps để vận hành Giờ đây, việc sử dụng AI tổng hợp đang tiến triển trên khắp thế giới và bất kỳ ai không phải là chuyên gia về sử dụng dữ liệu đều có thể sử dụng nó, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá cảm thấy cần phải đưa ra lời khuyên chính xác với tư cách là một chuyên gia và hỗ trợ vận hành chính xác

Ngoài ra, điều quan trọng là phải cập nhật thông tin mới nhất và chia sẻ thông tin đó với nhóm của bạn Vì kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá có nền tảng về sử dụng dữ liệu nên kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghĩ mình có thể bắt kịp nhanh chóng và hiểu được công nghệ mới nhất

Hơn nữa, chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá tin rằng điều quan trọng là phải hình dung ra tương lai dựa trên thông tin chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nắm bắt được Thay vì chỉ đơn giản đi theo dòng chảy, chúng ta cần xem xét từng công nghệ AI tổng hợp sẽ phát triển như thế nào và cần những gì để biến điều này thành hiện thực kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghĩ điều quan trọng là phải có ý tưởng của riêng mình, ngay cả khi nó không diễn ra như vậy

── Trong một môi trường mà quá trình phát triển đang thay đổi do AI tạo ra, bạn nghĩ bản thân các kỹ sư máy học cần thay đổi và phát triển như thế nào?

Nhật tốc độ

kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá cũng tin rằng tình yêu dành cho các dịch vụ và nội dung mà bạn tham gia sẽ càng trở nên quan trọng hơn Bởi vì AI tổng quát đã giúp dễ dàng đạt được đầu ra đa dạng và tốc độ cao nên điều cần thiết là phải hiểu biết sâu sắc về dịch vụ và những gì người dùng đang tìm kiếm kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghĩ các khía cạnh thiết yếu của những gì chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá tạo ra, chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá tạo ra nó cho ai và tại sao chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá tạo ra nó sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết

Và cuối cùng, hãy cải thiện kỹ năng của bạn trong việc sử dụng AI tổng hợp và Tuy nhiên, bằng cách sử dụng các mô hình cơ sở hạ tầng quy mô lớn do Google Cloud cung cấp, vv, có thể nhanh chóng đạt được xác minh và thực hiện kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghĩ việc có kỹ năng sử dụng mọi thứ một cách hiệu quả sẽ càng trở nên quan trọng hơn là tự mình tạo ra mọi thứ từ đầu

── 今後の目標を教えてください。

Có ba loại chính Đầu tiên là quảng bá MLOps trong công ty bằng cách tận dụng vai trò của "Chuyên gia tiếp theo" Mục tiêu của kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá là ở vị trí mà kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá có thể dẫn dắt MLOps của CyberAgent lên cấp cao nhất Đối với các sáng kiến cụ thể, trước tiên chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá đang thúc đẩy hỗ trợ hơn nữa cho việc lựa chọn công nghệ vượt qua các phòng ban và đang xem xét thành lập một cộng đồng để chia sẻ công nghệ

Thứ hai là việc sử dụng AI tổng hợp tận dụng tối đa Google Cloud Nhiều chức năng đã được phát hành để sử dụng với các sản phẩm AI tổng quát, chẳng hạn như nhúng với VertexAI (PaLM2, Imagen, Codey), DuetAI và LLM cũng như tìm kiếm vectơ như VertexAI Search bằng cách sử dụng nó Mục tiêu của chúng kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá là sử dụng những công cụ này để thay thế các hệ thống đề xuất hiện có bằng các hệ thống đề xuất chính xác hơn, phát triển các chức năng mới bằng LLM, cải thiện hiệu quả hoạt động và hỗ trợ sáng tạo

Điều thứ ba là không chỉ đóng góp nội bộ mà còn cải thiện sự hiện diện của bạn trong cộng đồng kỹ thuật bên ngoài kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá muốn tận dụng chứng chỉ Nhà đổi mới vô địch (Cloud AI/ML) của Google Cloud để tích cực tham gia các hội nghị và trao đổi kỹ thuật với các kỹ sư bên ngoài công ty

── kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghĩ có rất nhiều sinh viên muốn thành thạo các lĩnh vực kỹ thuật yêu thích của mình để xây dựng sự nghiệp tương lai Từ vị trí "Chuyên gia tiếp theo" của bạn, vui lòng gửi một lời nhắn tới những sinh viên như vậy

Để thành công trong lĩnh vực chuyên môn của mình, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghĩ điều quan trọng không chỉ là theo kịp công nghệ mới nhất mà còn không bao giờ ngừng làm việc bằng đôi tay của mình Sự phát triển công nghệ đặc biệt nhanh chóng trong lĩnh vực AI/ML và trong khi làm việc, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá cũng theo kịp công nghệ mới nhất và ý thức luôn đi đầu kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá cũng nghĩ rằng điều cần thiết là phải có ý thức về kết quả đầu ra và cách bạn có thể đóng góp giá trị cho các dịch vụ mà bạn chịu trách nhiệm bằng cách tận dụng tối đa các kỹ năng bạn đã trau dồi

Ngoài ra, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghĩ điều quan trọng là phải có thái độ giải quyết những việc chưa ai làm Như kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá đã đề cập trước đó, bước ngoặt của kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá là dẫn dắt dự án xây dựng cơ sở hạ tầng MLOps của VertexAI trong năm đầu tiên khi kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá mới tốt nghiệp Kinh nghiệm trở thành một trong những người đầu tiên xác minh VertexAI, một sản phẩm mới được phát hành và chưa có nhiều thông tin về nó, cũng như xây dựng nền tảng trong khoảng sáu tháng, đã giúp kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá hướng tới mục tiêu cao hơn với tư cách là một kỹ sư máy học Ngay cả khi bạn cảm thấy mình không có đủ kỹ năng, kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghĩ bạn có thể phát triển đáng kể bằng cách sớm đối mặt với những thử thách mới