Artwork

Контент предоставлен Алексей Картынник. Весь контент подкастов, включая выпуски, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно Алексей Картынник или его партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

#87 - Машинное обучение и нейросети / Интервью с техническим директором Яндекс.Дзен

1:45:24
 
Поделиться
 

Manage episode 265342780 series 2534572
Контент предоставлен Алексей Картынник. Весь контент подкастов, включая выпуски, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно Алексей Картынник или его партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Из этого выпуска вы узнаете о том, что такое машинное обучение, какие бывают нейронные сети, что такое data sets и чем инженер машинного обучения отличается от data scientist. В гостях CTO компании Яндекс.Дзен - Антон Фролов. Кроме того, у Антона история обычного парня, который не блистал знаниями ни в школе, ни в универе, но добился многого к своим годам. Так что, заваривайте чаинский/кофеинский и погнали! 😉 ~~~~~~~~~~~~~~ ЛЮБИМЫЙ ПАРТНЁР ELBRUS CODING BOOTCAMP Elbrus - это лучший формат обучения программированию. У ребят идет набор в новый поток, подробнее тут: https://clck.ru/NmqtM Старт 6 июля. Вступительные экзамены до конца июня, ПОСПЕШИ!😎 ~~~~~~~~~~~~~~ Видео-версия выпуска: https://youtu.be/7bUYEMZVMCE Материалы из выпуска: https://t.me/itbeard/393 ______________________________ АЙТИБОРОДА В ИНТЕРНЕТЕ: 🔹 Сайт - https://itbeard.com 🔹 YouTube - https://www.youtube.com/itbeard 🔹 SoundCloud - https://soundcloud.com/itbeard 🔹 Discord - https://s.itbeard.com/discord 🔹 Telegram - https://t.me/itbeard 🔹 Instagram - https://instagram.com/itbeard 🔸 Стать спонсором - https://www.youtube.com/itbeard/join ______________________________ 00:00 - Начало 01:14 - Про себя 22:21 - О переездах в Европпу на ПМЖ 24:51 - Переход в Касперский 28:06 - Переход в Яндекс 34:29 - О PhD 37:41 - Переход в Дзен 41:23 - Примеры алгоритмических фидов 42:15 - Что такое Machine Learning 45:23 - О хайпе ML 46:09 - Почему считают на видео-картах 47:36 - В каких областях применяется ML 49:01 - Когда применять ML целесообразно 50:11 - Как называют спеца в ML и чем он занимается 52:16 - Что такое модель данных 53:24 - Почему важно выбрать удачную модель 56:55 - Кто работает в ML - градации специалистов 1:00:16 - Отличие датасаентиста от инженера по машинному обучению 1:04:41 - Реально ли начать учится ML у себя на ноутбуке 1:05:59 - Типы моделей машинного обучения 1:10:26 - Про нейросети 1:12:48 - Разметка данных 1:13:57 - Проблемы в ML 1:15:26 - GAN - конкурирующие сети 1:19:36 - Самообучающиеся модели 1:22:09 - Про Искусственный Интеллект 1:27:17 - Как стать ML инженером 1:35:08 - Про собеседования 1:37:43 - Источники знаний для ML-специалиста 1:39:07 - Хобби и занятия по-за работой #айтиборода #ityoutubersru
  continue reading

213 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 265342780 series 2534572
Контент предоставлен Алексей Картынник. Весь контент подкастов, включая выпуски, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно Алексей Картынник или его партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Из этого выпуска вы узнаете о том, что такое машинное обучение, какие бывают нейронные сети, что такое data sets и чем инженер машинного обучения отличается от data scientist. В гостях CTO компании Яндекс.Дзен - Антон Фролов. Кроме того, у Антона история обычного парня, который не блистал знаниями ни в школе, ни в универе, но добился многого к своим годам. Так что, заваривайте чаинский/кофеинский и погнали! 😉 ~~~~~~~~~~~~~~ ЛЮБИМЫЙ ПАРТНЁР ELBRUS CODING BOOTCAMP Elbrus - это лучший формат обучения программированию. У ребят идет набор в новый поток, подробнее тут: https://clck.ru/NmqtM Старт 6 июля. Вступительные экзамены до конца июня, ПОСПЕШИ!😎 ~~~~~~~~~~~~~~ Видео-версия выпуска: https://youtu.be/7bUYEMZVMCE Материалы из выпуска: https://t.me/itbeard/393 ______________________________ АЙТИБОРОДА В ИНТЕРНЕТЕ: 🔹 Сайт - https://itbeard.com 🔹 YouTube - https://www.youtube.com/itbeard 🔹 SoundCloud - https://soundcloud.com/itbeard 🔹 Discord - https://s.itbeard.com/discord 🔹 Telegram - https://t.me/itbeard 🔹 Instagram - https://instagram.com/itbeard 🔸 Стать спонсором - https://www.youtube.com/itbeard/join ______________________________ 00:00 - Начало 01:14 - Про себя 22:21 - О переездах в Европпу на ПМЖ 24:51 - Переход в Касперский 28:06 - Переход в Яндекс 34:29 - О PhD 37:41 - Переход в Дзен 41:23 - Примеры алгоритмических фидов 42:15 - Что такое Machine Learning 45:23 - О хайпе ML 46:09 - Почему считают на видео-картах 47:36 - В каких областях применяется ML 49:01 - Когда применять ML целесообразно 50:11 - Как называют спеца в ML и чем он занимается 52:16 - Что такое модель данных 53:24 - Почему важно выбрать удачную модель 56:55 - Кто работает в ML - градации специалистов 1:00:16 - Отличие датасаентиста от инженера по машинному обучению 1:04:41 - Реально ли начать учится ML у себя на ноутбуке 1:05:59 - Типы моделей машинного обучения 1:10:26 - Про нейросети 1:12:48 - Разметка данных 1:13:57 - Проблемы в ML 1:15:26 - GAN - конкурирующие сети 1:19:36 - Самообучающиеся модели 1:22:09 - Про Искусственный Интеллект 1:27:17 - Как стать ML инженером 1:35:08 - Про собеседования 1:37:43 - Источники знаний для ML-специалиста 1:39:07 - Хобби и занятия по-за работой #айтиборода #ityoutubersru
  continue reading

213 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство