Это подкаст о машинном обучении от неспециалиста для неспециалистов. Буду рассказывать о развитии индустрии, проводить ликбез, объяснять терминологию и профессиональные жаргонизмы, общаться с профессионалами из индустрии Искусственного Интеллекта. Я сам не так давно начал погружаться в эту тему и по мере своего развития буду делиться своим пониманием этой интересной и перспективной области знаний. Почта для обратной связи: kms101@yandex.ru Сообщество подкаста в ВК: https://vk.com/mlpodcast Т ...
…
continue reading
1
#059 ML Лаида Кушнарева. Алхимики, шаманы и жрецы современного DS
56:58
56:58
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
56:58
В гостях Лаида Кушнарева - Старший Академический Консультант, Huawei, которую в мире Data Science больше знают как Техножрицу. Общаемся про то, как обстоят дела в мире исследований вокруг машинного обучения. Как поменять математику на программирование, но продолжить заниматься математикой. Почему вычисления квадратного корня на калькуляторе необрат…
…
continue reading
1
#058 ML Дмитрий Матвейчев. Компьютерное зрение в радиосвязи
56:27
56:27
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
56:27
В гостях выпуска Дмитрий Матвейчев - Deep Learning Researcher, PhD кандидат, занимающийся разработкой нейронных сетей для решения задач компьютерного зрения с использованием mmwave FMCW радаров. Разговариваем о том, зачем компьютерное зрение нужно в радиосвязи на примере микроволновых радаров. Как совместить классическую цифровую обработку сигналов…
…
continue reading
1
#057 ML Антонина Горячева. Как отвечать за весь ML в компании, чтобы все работало
1:03:08
1:03:08
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:03:08
В гостях Антонина Горячева - Head of ML в СберМаркете. Разговариваем о том, как устроен ML в онлайн-сервисе доставки продуктов и товаров с полок магазинов, начиная от того, зачем вообще машинное обучение в таких компаниях и заканчивая рассмотрением некоторых конкретных инструментов для решения ML-задач. Бывает ли такое, что заказов настолько много,…
…
continue reading
1
#056 ML Юрий Окуловский. Гаражные стартапы в условиях бигбиза
1:28:22
1:28:22
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:28:22
Гостем сегодняшнего выпуска стал Юрий Окуловский - Senior Data Scientist, кандидат физико-математических наук, ранее руководитель лаборатории искусственного интеллекта и робототехники УрФУ, также вы, возможно, его знаете как автора нескольких видеокурсов по программированию и рациональному мышлению. Юрий уже был гостем подкаста примерно три года на…
…
continue reading
1
#055 ML Илья Гусев. Как запускать большие языковые модели локально
41:56
41:56
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
41:56
Гостем выпуска стал Илья Гусев - известный NLP-специалист, сделавший большой вклад в область своими опенсорс-проектами, среди которых анализатор морфологии, генератор стихов, сборка различных датасетов и некоторые другие. Один из таких проектов как раз и стал поводом к сегодняшнему общению. Это большая языковая модель, заточенная на работу с русски…
…
continue reading
1
#054 ML Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко. Как написать книгу об ML System Design
1:17:33
1:17:33
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:17:33
Этот выпуск немного нестандартный. Во-первых, он новогодний, потому что выходит 31 декабря, а во-вторых, в нем сразу два гостя - Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко. Валерий и Арсений в сооавторстве написали книгу, посвященную большой и интересной теме проектирования ML-систем "Machine Learning System Design with end-to-end examples". И о данном о…
…
continue reading
1
#053 ML Евгений Соколов. Как преподавать и изучать компьютерные науки
1:03:37
1:03:37
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:03:37
В гостях выпуска Евгений Соколов - научный руководитель Центра непрерывного образования и академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, доцент. Евгений уже много лет преподает студентам компьютерные науки и Data Science Поговорили в выпуске о том как сейчас работается современным…
…
continue reading
1
#052 ML Юрий Кацер. Анализ и прогнозирование временных рядов и можно ли зарабатывать с их помощью
58:12
58:12
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
58:12
В гостях Юрий Кацер - эксперт по анализу данных и машинному обучению в промышленности, DS team lead Conundrum.ai. В выпуске говорим о том, что такое временные ряды и как их можно анализировать и прогнозировать с помощью машинного обучения. Какие задачи из реального мира сводятся к анализу временных рядов? Как работать с некачественными данными? Поч…
…
continue reading
1
#051 ML Антон Чунаев. MLOps - что это, и почему MLOps это не DevOps
1:27:03
1:27:03
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:27:03
В гостях выпуска Антон Чунаев - менеджер ML-продуктов Selectel, основатель сообщества про MLops и продакшн ML и одноимённого ежегодного митапа MLечный путь (Эмэлечный путь). Поговорили про развивающееся перспективное направление в ML-сфере - MLOps - инженерную дисциплину, направленную на унификацию процессов разработки и развертывания ML-систем. Ан…
…
continue reading
1
#050 ML Руслан Гончаров. Как современный дизайнер подчиняет себе искусственный интеллект
1:02:56
1:02:56
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:02:56
В гостях Руслан Гончаров - современный дизайнер, автор телеграм-канала "Нейронная академия", автор многочисленных подробных гайдов по генерации изображений с помощью нейросетей. Обсудили с Русланом хайповую тему генерации изображений по текстовому описанию (промптам) с помощью разных самых продвинутых технологий. Подробно обсудили Stable Diffusion …
…
continue reading
1
#049 ML Данила Медведев. Риски ИИ и будущие войны в когнитивном театре военных действий
1:54:15
1:54:15
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:54:15
Общаемся с Данилой Медведевым - трансгуманистом и прикладным футурологом - о рисках, которые несет человечеству сильный искусственный интеллект и что с этим делать. Кто страшнее: злобный футуролог или василиск Роко? Кто такой Василий Сёрль? Как не повторить судьбу семантического попугая? Почему мы готовы бездумно передавать искусственному интеллект…
…
continue reading
1
#048 ML Андрей Данильченко. Машинное обучение в геопоиске
58:03
58:03
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
58:03
В гостях выпуска Андрей Данильченко - специалист, отвечающий за качество геопоиска в Яндекс Картах. Андрей в Яндексе с 2011 года и успел прикоснуться к большому количеству сервисов своей экспертизой. Стоял у истоков Яндекс.Радио и Яндекс.Дзен, занимался рекомендательными системами и поиском, а сейчас сосредоточен на геопоиске - поиске подходящих об…
…
continue reading
1
#047 ML Татьяна Гайнцева. О научной работе и будущем человечества в конкуренции с искусственным интеллектом
1:00:57
1:00:57
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:00:57
Обещанный второй выпуск с Татьяной Гайнцевой - PhD-студенткой Лондонского университета королевы Марии, ex-AI researcher в Philips, Huawei, преподавателем в Deep Learning School, ШАД, МГУ, а также в некоторых образовательных проектах. В этот раз Татьяна рассказала о своей научной работе. О том, как она выбирала тему, чтобы это было интересно и немно…
…
continue reading
1
#046 ML Татьяна Гайнцева. Чего не хватает для AGI, как учиться в Физтехе, чтобы доучиться и почему преподавать - это круто
1:06:28
1:06:28
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:06:28
В гостях выпуска Татьяна Гайнцева - студент PhD в Queen Mary University of London, ex-AI researcher в Philips, Huawei, преподаватель в Deep Learning School, ШАД, МГУ, а также в некоторых образовательных проектах. Когда-то я начал свой путь в ML именно с лекций Татьяны, в частности, она меня научила пользоваться гугл-коллабом. Это интервью было запи…
…
continue reading
1
#045 ML Геннадий Штех. Как навести порядок в документообороте и нарисовать самую страшную картинку с помощью ML
56:16
56:16
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
56:16
В гостях Геннадий Штех - руководитель R&D-направления в компании Embedika, занимающийся разработкой и внедрением ML-решений. Поговорили о том, как с помощью машинного обучения справиться с большим количеством бумажных и электронных документов, как на основе анализа договоров вскрывать коррупционные цепочки, как экономить деньги компании, автоматизи…
…
continue reading
1
#044 ML Тимур Гуев. Как сделать лучший курс по Python
1:18:06
1:18:06
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:18:06
В этот раз гостем подкаста стал Тимур Гуев - основатель и преподаватель онлайн-школы BEEGEEK, автор цикла курсов на Степике "Поколение Python". Давно хотелось позвать Тимура в гости, потому что я сам с большим удовольствием прошел его курсы. Поговорили о том, почему мама может быть против, чтобы ее сын стал математиком, как попасть в лабораторию Ка…
…
continue reading
1
#043 ML Константин Воронцов. О математике, ИИ и судьбе цивилизации
1:08:04
1:08:04
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:08:04
В гостях выпуска Константин Воронцов, которого, как мне кажется, даже представлять отдельно не надо. Все, хоть как-то соприкасавшиеся с машинным обучением, обязательно сталкивались с его видеолекциями, статьями и wiki-учебником по машинному обучению. Впрочем, все же, отдавая дань традиции, представляю официально. Константин Воронцов - доктор физико…
…
continue reading
1
#042 ML Даниил Киреев. Как стать экспертом в компьютерном зрении
1:11:20
1:11:20
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:11:20
В гостях руководитель исследовательских проектов в компании VisionLabs Даниил Киреев. Даниил является экспертом в компьютерном зрении и стоит почти у истоков компании VisionLabs, входящей в топ мировых лидеров в области компьютерного зрения. Даниил рассказал о том, какие технологии и продукты появляются на базе компьютерного зрения: face ID, контро…
…
continue reading
1
#041 ML Сакина Зейналова. Химия, яды, ML и конус географический
54:13
54:13
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
54:13
В гостях выпуска химик, специалист по полимерам, технолог в международной компании Tre TAU Engineering, популяризатор науки, автор книги: "Яды: вокруг и внутри" - Сакина Зейналова. Очень интересно поговорили про химию вообще, про современные методы дизайна веществ и материалов, про то, что такое хемометрика и ее методы, про перспективные направлени…
…
continue reading
1
#040 ML Александр Дончук. Про стартапы, бизнес и ML в промышленности
1:01:54
1:01:54
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:01:54
Гость выпуска - Александр Дончук - предприниматель, сооснователь компании Аврора AI. Поговорили про применение машинного обучения для дефектоскопии в железнодорожной промышленности. Обсудили как вообще родилась идея применить компьютерное зрение в такой консервативной отрасли, как создавали минимально-жизнеспособный продукт, как доводили до промышл…
…
continue reading
1
#039 ML Давид Ян. О технологическом предпринимательстве и счастливом искусственном интеллекте
1:14:33
1:14:33
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:14:33
В гостях выпуска Давид Ян - серийный предприниматель с большим количеством крупных успешных проектов, один из основателей компании ABBYY, известной, в основном, своими продуктами ABBYY Lingvo и ABBYY FineReader, кандидат физико-математических наук, и очень интересный собеседник! Поговорили о пути серийного технологического предпринимателя, об успеш…
…
continue reading
1
#038 ML Никита Васильев и Вероника Голубева. Кто такие дата-инженеры?
59:04
59:04
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
59:04
В гостях Никита Васильев - Senior Big Data Engineer, Grid Dynamics и Вероника Голубева - Senior Data engineer, Datrics. Разговариваем о том, кто такие дата-инженеры и где их место среди всего дата-сайнс. Почему в некоторых компаниях дата-инженеры выделились в отдельную профессиональную единицу, а в других даже не понимают кто это? Какой круг обязан…
…
continue reading
1
#037 MLSpec Николай Додонов. Как психология помогает в обучении и жизни
1:22:29
1:22:29
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:22:29
Это очередной специальный выпуск подкаста, который посвящен месту психологических практик в нашей жизни. Чем бы мы не занимались - обучением, построением карьеры, общением с командой, решением рабочих или личных задач - нами управляют мысли и эмоции, природа которых, в большинстве случаев, нерациональна. С профессиональным психологом Николаем Додон…
…
continue reading
1
#036 ML Борис Шарчилев. Как пройти собеседование в ML-команду
51:20
51:20
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
51:20
В преддверии Нового года, когда многие окидывают взором прошедший год и ставят цели на новый, мы с Борисом Шарчилевым - руководителем ML в Финтехе Яндекса, сделали для вас выпуск о том, как подготовиться и эффективно пройти собеседование на ML-позиции в выдающиеся компании. Борис лично провел больше ста собеседований и поделился своим опытом в выпу…
…
continue reading
1
#035 ML Григорий Бакунов (Бобук). Мораль, этика и философия искусственного интеллекта
1:02:59
1:02:59
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:02:59
В выпуске с Бобуком (Григорием Бакуновым) общаемся на темы этики искусственного интеллекта. Мешает или помогает этика и мораль современному обществу, нужна ли этика искусственному интеллекту, кто лучше справится с этическими вопросами - средний европеец или ИИ, как ИИ будет решать столкнуть ли толстяка с моста, где взять датасет, чтобы обучить ИИ р…
…
continue reading
1
#034 ML Валерий Бабушкин. О карьере, ML в бизнесе и гранд-мастерстве Kaggle
48:38
48:38
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
48:38
Думаю, для тех, кто следит за индустрией искусственного интеллекта, Валерий Бабушкин в особом представлении не нуждается. Специалист высочайшего класса, за которым охотятся самые крутые технологические компании! И, вот, сегодня Валерий в гостях Machine Learning Podcast. Поговорили о карьерном пути Валерия, о том, как бизнесу внедрять машинное обуче…
…
continue reading
1
#033 ML Анатолий Старостин. Танцующие скелетики, генеративное искусство и философия Искусственного Интеллекта
55:43
55:43
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
55:43
В гостях подкаста Анатолий Старостин - руководитель службы развития технологий Яндекс.Музыки и Кинопоиска, а также по совместительству ведущий подкаста Неопознанный Искусственный Интеллект. Поговорили с Анатолием о том в какие виды искусства приходят нейросети и есть ли у них шансы конкурировать с человеком, о сложностях полноценной генерации музык…
…
continue reading
1
#032 MLSpec Сергей Марков. ruDALL-E. Генерация картинок по текстовому описанию
40:45
40:45
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
40:45
Это специальный выпуск подкаста, поводом к которому послужила выложенная Сбером в открытый доступ русская версия модели для генерации изображений по текстовому описанию (ruDALL-E). В гостях Сергей Марков - управляющий директор, начальник управления экспериментальных систем машинного обучения департамента SberDevices, принимавший самое непосредствен…
…
continue reading
1
#031 ML Алексей Харламов. Как фармить золото с помощью ML на Kaggle
1:07:29
1:07:29
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:07:29
В выпуске - Алексей Харламов - Project Leader Samsung AI. А говорим мы о площадке, на которой соревнуются любители фит-предикта и других радостей дата-сайнс - Kaggle. Обсудили, что это вообще за площадка, как она появилась, какие цели призвана решать, какие соревнования на ней проводятся, как стать участником соревнований, как заработать на площадк…
…
continue reading
1
#030 ML Олег Найдин. Голосовые ассистенты
1:07:03
1:07:03
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:07:03
В гостях руководитель службы интеллекта и проактивности Яндекс.Алисы - Олег Найдин, с которым мы обсудили то, как сегодня устроены голосовые ассистенты: из каких основных блоков они состоят, какие задачи приходится решать в рамках каждого блока, где брать датасеты для обучения, как сделать помощников по-настоящему персональными, кому приходится слу…
…
continue reading
1
#029 ML Антон Фролов. Электронный надмозг или системы машинного перевода
49:43
49:43
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
49:43
Беседуем с техническим директором Яндекс.Дзена - Антоном Фроловым о том, как появились и развивались системы машинного перевода. Какие системы использовались раньше и какие применяются сейчас. Почему за последние годы так сильно выросло качество автоматических переводчиков и когда они уже, наконец, достигнут человеческого уровня. Поговорили о том, …
…
continue reading
1
#028 ML Максим Купрашевич. Компьютерное зрение, амурские тигры и желтая курточка
1:05:57
1:05:57
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:05:57
В гостях Максим Купрашевич - руководитель команды машинного обучения в Layer, SberDevices. Максим рассказал о некоторых очень интересных применениях компьютерного зрения в решении как бизнес-задач, так и в общественно-значимых некоммерческих инициативах. Поговорили о том, как искусственный интеллект помогает распознавать интересные пользователю объ…
…
continue reading
1
#027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов
59:18
59:18
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
59:18
Всегда полезно иметь доступ к сообществу профессионалов и любителей темы, которая входит в круг ваших интересов. Профессионалы и любители данных, машинного обучения, искусственного интеллекта и так далее в русскоязычном сегменте имеют крутейшее сообщество, известное как Open Data Science или ODS. В этом выпуске поговорили с Петром Ермаковым - основ…
…
continue reading
1
#026 ML Виталий Моисеев. Рекомендательные системы - как вырастить "счастье пользователей"
1:05:48
1:05:48
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:05:48
Давно уже хотелось сделать выпуск про рекомендательные системы и, вот, наконец-то выпала такая возможность. В гостях Виталий Моисеев - руководитель группы качества рекомендаций видео в Яндексе, с которым получился очень интересный диалог о том, как вообще работают автоматизированные рекомендации, скрываются ли за ними нейросети, что такое коллабора…
…
continue reading
1
#025 ML Про стажировки в Яндексе и распознавание рукописных цифр
50:28
50:28
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
50:28
Этот выпуск состоит из двух частей. Сначала Алина - руководитель бригады подбора стажеров по направлению машинного обучения - немного расскажет о том, как с помощью оплачиваемых стажировок можно получить свой первый опыт работы в ML, а потом я расскажу о том как связать теоретические знания о моделях машинного обучения с практикой их написания и ис…
…
continue reading
1
#024 ML Анатолий Карпов. Как стать крутым аналитиком данных
58:19
58:19
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
58:19
В этом выпуске Анатолий Карпов ex-аналитик ВКонтакте, mail.ru, сооснователь karpov.courses дает очень ценные советы для тех, кто хочет связать свою жизнь с аналитикой. Анатолий рассказывает про свой опыт и делится своим видением как сделать так, чтобы на собеседовании вас точно выделили из общей массы претендентов на позиции аналитиков. Поговорили …
…
continue reading
1
#023 ML Ольга Перепелкина. Про федеративное обучение и распознавание эмоций
1:24:05
1:24:05
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:24:05
В очередном выпуске беседа с Ольгой Перепелкиной Deep Learning Product Manager компании Intel. Для того, чтобы машинное обучение было эффективным - ему нужны данные и чем больше, тем лучше. Но чем быстрее развивается искусственный интеллект, тем жестче становятся законы о защите персональных данных. Проблема? Да, проблема. Но где есть проблема, там…
…
continue reading
1
#022 ML Татьяна Шаврина. Эволюция подходов к обработке естественного языка (NLP)
1:02:20
1:02:20
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:02:20
Сегодня в гостях Татьяна Шаврина - тимлид команды AGI NLP, главный эксперт по технологиям, SberDevices, аспирант НИУ ВШЭ и просто очень приятный и интересный собеседник. Обсудили то, как с течением времени менялись подходы к обработке естественного языка, какие оказались революционными для области, а какие были частью закономерного развития. Word2v…
…
continue reading
1
#021 ML Алексей Нечаев. AlphaGo и философия игры Го
1:23:22
1:23:22
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:23:22
Победа AlphaGo над чемпионом мира по игре го Ли Седолем в 2016 году стала поистине знаковым событием в мире машинного обучения. Ведь большинство экспертов сходились во мнении, что до победы компьютера над человеком в го еще лет десять. Это первый выпуск, посвященный игре го, в котором я беседую с профессиональным преподавателем го Алексеем Нечаевым…
…
continue reading
1
#020 ML Английский язык и День рождения Machine Learning Podcast
30:31
30:31
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
30:31
Сегодня выпуск необычный. В подкасте о машинном обучении выпуск без машинного обучения. Зато с личными историями и моим личным опытом на пути приобретения важного инструмента современного мира - английского языка. Его значимость для изучения машинного обучения очень сложно переоценить и я расскажу какие походы для меня сработали, какие практически …
…
continue reading
1
#019 ML Евгений Разинков. Дорожная карта погружения в машинное обучение ч.2
53:30
53:30
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
53:30
Продолжаем рисование дорожной карты погружения в машинное обучение, начатое в прошлом выпуске, вместе с кандидатом физико-математических наук, профессиональным преподавателем машинного обучения кафедры системного анализа и информационных технологий института ВМиИТ Казанского Федерального Университета, Евгением Разинковым. На мой взгляд, ценность то…
…
continue reading
1
#018 ML Евгений Разинков. Дорожная карта погружения в машинное обучение ч.1
1:07:01
1:07:01
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:07:01
Когда как не в новогодние праздники ставить цели на год? В этом и следующем выпусках мы решили с Евгением Разинковым нарисовать дорожную карту изучения машинного обучения, тем более, что Евгений профессиональный преподаватель машинного обучения кафедры системного анализа и информационных технологий института ВМиИТ Казанского Федерального Университе…
…
continue reading
1
#017 ML Виктория Земляк. ML в научных исследованиях
1:19:26
1:19:26
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:19:26
В гостях ведущая подкаста о мозге и нейронауках "Нейрочай", специалист по машинному обучению в области NLP, ученая в области нейронаук, Виктория Земляк. Получился очень насыщенный и интересный выпуск, в котором мы обсудили применение машинного обучения в научных исследованиях, айтрекинг (отслеживание взгляда), психолингвистику, ложную слепоту (явле…
…
continue reading
1
#016 ML Линейная регрессия
30:18
30:18
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
30:18
С этого метода машинного обучения стоило бы начать сразу, ведь линейная регрессия - это своего рода "Hello world" машинного обучения. В выпуске я рассказываю про разные подходы к описанию данных (интерполяция, аппроксимация и регрессия) и подробно останавливаюсь на линейной регрессии - как самом простом и наглядном методе обучения с учителем. Также…
…
continue reading
1
#015 ML Основы нейросетей ч.2 Градиентный спуск
27:36
27:36
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
27:36
Продолжаем разговор об основах нейросетей. В этот раз я рассказываю как сеть из простых нейронов может решать сложные задачи. О том, какая математика за всем этим стоит, как строятся сложные многомерные разделяющие поверхности, как обучаются нейросети, что такое градиентный спуск и функция ошибки. Немного затронул темы переобучения и визуализации т…
…
continue reading
1
#014 ML Анастасия Никулина. Карьера дата-сайентиста
1:07:30
1:07:30
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:07:30
Гостья сегодняшнего выпуска - Анастасия Никулина - Senior Data Scientist Росбанка. Поговорили про путь дата-сайентиста - от джуниора до синьора - какие требования к специалисту предъявляет бизнес, какие знания нужны, какие социальные навыки, какое имеет смысл получать образование. Нужна ли математика и английский. Чего ждать от этих позиций в плане…
…
continue reading
1
#013 ML Алексей Ярошенко. Из специалиста по рекламе в дата-сайентисты
1:05:26
1:05:26
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:05:26
Очередной выпуск подкаста посвящен смене карьеры. В гостях бывший специалист по контекстной рекламе, маркетолог, сооснователь рекламного агентства и сертифицированный тренер по рекламным продуктам Google, а теперь - инженер по машинному обучению, который заканчивает MADE, Алексей Ярошенко. Мы поговорили о том, что заставляет человека менять одну ус…
…
continue reading
1
#012 ML Юрий Яровиков. Как окончить ШАД, руководить Школой глубокого обучения и остаться в России
1:01:19
1:01:19
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:01:19
Гость выпуска - Юрий Яровиков - исследователь Лаборатории искусственного интеллекта Сбера, руководитель Школы глубокого обучения. Поговорили о том, как поступить в Школу Анализа Данных Яндекса, чтобы потом было стыдно (спойлер: надо заниматься олимпиадной математикой), как уйти из Huawei в Сбер, чтобы заниматься Искусственным Интеллектом общего наз…
…
continue reading
1
#011 ML Юрий Окуловский. Искусственный Интеллект в мире моды и как подготовиться к Сингулярности
1:00:24
1:00:24
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
1:00:24
И снова интереснейший собеседник в эфире подкаста, посвященного машинному обучению! Юрий Окуловский - Senior Data Scientist в Берлине, кандидат физико-математических наук, ранее руководитель лаборатории искусственного интеллекта и робототехники УрФУ и автор нескольких видеокурсов. Поговорили с Юрием про то как алгоритмы постепенно отбирают работу у…
…
continue reading
1
#010 ML Андрей Клименко. Neural Shit: Незаконное увеличение животных, Ветхий Путин и Програверование
58:10
58:10
Прослушать позже
Прослушать позже
Списки
Нравится
Нравится
58:10
В 10-м, юбилейном, выпуске подкаста общаемся с Андреем Клименко (Красный Дошик) - автором телеграм-канала Neural Shit. Нейроновости от нейромедузы, нейростатьи нейроуголовного кодекса, нейрогороскопы, нейросимпсонов, нейроволков и весь остальной зоопарк нейромемов обсуждаем с Андреем. Интересно и местами весело! Ссылки выпуска: Телеграм-канал Андре…
…
continue reading