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Machine learning at scale是聚焦规模化机器学习落地实践的知识分享平台,核心定位为从业者提供科技企业真实的机器学习系统建设一手经验。平台收录不同规模科技公司的ML架构设计方案、规模化部署踩坑记录与成本优化策略,同时整理各场景下ML系统的选型参考资料。目标用户覆盖机器学习工程师、架构师、技术团队负责人、相关领域研究者及高校计算机专业学生,可用于企业ML系统搭建参考、技术方案选型对比、行业实践调研学习、学术研究落地参考等多个场景。