Лучшие подкасты про Machine (2025)

1
#068 ML Дмитрий Берестнев. Про рекомендации и генерацию музыки 1:07:42

5d ago1:07:42

1:07:42

В гостях Дмитрий Берестнев - Chief Data Scientist/Head of ML музыкального сервиса Zvuk.com. Будем разговаривать про музыкальные рекомендации и немного затронем генерацию музыкальных треков. Как понять, что хочет пользователь, если он и сам не знает чего хочет? Как отличить негативный локальный фидбэк от негативного глобального? Какие признаки можно…

1
#067 ML Сергей Николенко. Про ML в математике и перспективы AGI 1:12:40

22d ago1:12:40

1:12:40

В гостях выпуска Сергей Николенко - доктор физико-математических наук, старший научный сотрудник ПОМИ РАН, доцент ФМКН СПбГУ, Head of AI компании Synthesis AI, исследователь в области машинного обучения, в частности глубокого обучения, теоретической информатики и анализа алгоритмов, автор более 200 публикаций в этих и других областях информатики и …

1
ML в ритейле: как посчитать ажиотаж и научить ИИ работать вместе с человеком 1:02:49

1M ago1:02:49

1:02:49

К предновогоднему ажиотажу продуктовые сети начинают готовиться с лета. Чтобы товаров на полке хватало, а праздничные акции радовали покупателей, необходима слаженная работа множества специалистов. Как в этом задействованы дата-инженеры, где невозможно обойтись без ИИ, и как машинное обучение помогает торговым сетям справиться с ежедневной рутиной?…

1
Лица Data Fusion: Алексей Каширин о математике, роли руководителя и ИИ как новом социальном игроке 49:32

1M ago49:32

49:32

В новом эпизоде серии «Лица Data Fusion» с Алексеем Кашириным, директором Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка, говорим про выбор между научной карьерой и бизнесом, смелость ученых, врожденные и нарабатываемые качества руководителя, работу с сотрудниками и воспитание детей. Ведущий сезона Денис Суржко, заместитель руководителя департамента анал…

1
Data Science с человеческим лицом: ML в проектах от телекома до медицины 52:20

2M ago52:20

52:20

Как пройти путь от выстраивания собственной Data Science-экспертизы в телеком-индустрии до поставки ИИ-решений далеко за ее пределы? Как растут и расширяются компетенции датасайентистов, и почему проекты, связанные с ИИ, важны для государства, бизнеса и общества? С директором по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна, генеральным ди…

1
#066 ML Лекс Кравецкий. AGI (ИИ общего назначения) уже здесь?! 1:24:21

2M ago1:24:21

1:24:21

В гостях Лекс Кравецкий - популяризатор науки в области математики и Computer Science, исследователь искусственного интеллекта и его влияния на общество. Выпуск у нас сегодня больше философский, чем технологический, потому что иногда стоит делать остановки и рефлексировать по поводу места человека среди технологий. Можно ли сказать, что искусственн…

1
Лица Data Fusion. Иван Оселедец о пути в науку, современной аспирантуре и Data Science 53:12

2M ago53:12

53:12

За научным или практическим успехом всегда стоят конкретная личность и команда. На конференциях обсуждаются результаты работы, но мы мало знаем о людях, которые ее делают. Эта идея легла в концепцию нашего специального сезона «Лица Data Fusion», который мы запускаем в преддверии конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. Герой перв…

1
#065 ML Авторы курса MSU.AI. Зачем учёному ML? 1:21:04

2M ago1:21:04

1:21:04

Сегодня в гостях сразу 3 гостя - это авторы и преподаватели курса "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" в МГУ им. В.М. Ломоносова - Виктор Немченко, Сергей Колпинский и Артём Васильев. Ребята участвуют в крутейшей, на мой взгляд, инициативе - созданию учебных материалов по ML и преподаванию машинного обучения студентам, аспиранта…

1
trio-vsyankina - outro 9:19

2M ago9:19

9:19

trio-vsyankina - outro by Progulka PodcastProgulka Podcast

1
#064 ML Екатерина Кондратьева. ML в медицине и легко ли стать радиологом 56:50

3M ago56:50

56:50

В гостях этого выпуска Екатерина Кондратьева — специалист по анализу медицинских изображений с более чем 7-летним опытом. Екатерина закончила аспирантуру в Сколтехе и работала в Институте AIRI. Последние два года она возглавляла команду по машинному зрению в израильском healthech стартапе LiteBC. В этом выпуске Екатерина расскажет о текущем состоян…

1
#063 ML Виталий Кулиев. А чё там по железу? 49:36

4M ago49:36

49:36

В гостях выпуска Виталий Кулиев - разработчик ИИ-проектов и автор YouTube-канала, который так и называется "Виталий Кулиев". С Виталием сначала я познакомился заочно через просмотр его роликов по ML и компьютерному железу, которое требуется для локального запуска опенсорсных моделей машинного обучения, а теперь и лично. Разговариваем о том, какие е…

1
Где можно и где нельзя без ML в промышленности 55:39

4M ago55:39

55:39

Работа Data Science-специалистов в промышленных компаниях строится по своим правилам и требует специфических навыков: нужно не только любить математику, но и дружить с физикой, и разбираться в технологии. Кроме того, работа DS-команд вплотную связана с людьми и процессами на производстве. Есть и особенности в работе с данными: всевозможные промышле…

1
#062 ML Александр Резанов. Генеративный ИИ в компьютерном зрении 1:04:25

4M ago1:04:25

1:04:25

В гостях выпуска Александр Резанов - ML Engineer в Higgsfield AI, специалист по генеративному компьютерному зрению, о котором мы и будем говорить. Как развивалась область генеративного AI, какие подходы к генерации картинок применялись тогда и какие применяются сейчас. Нормализующие потоки, состязательные сети и диффузионные модели. Что с генерацие…

1
Как интересные задачи затягивают в Data Science 49:23

4M ago49:23

49:23

Использовать машинное обучение везде, где это возможно и целесообразно — и в пользовательских сервисах, и во внутренних процессах. Такую парадигму развития ML в компании озвучил Андрей Рыбинцев, старший директор по данным и аналитике «Авито». Обсудили, с чего начинается путь в Data Science, какие задачи кажутся самыми интересными и в каких процесса…

1
#061 ML Александр Алерон Миленькин. Надо ли строить бизнес вокруг ML (Про LLM, RAG-системы, насмотренность и виртуальных помощников) 55:05

5M ago55:05

55:05

Общаемся с Александром (Алероном) Миленькиным - ML лидером в Dodo Brands, IT-предпринимателем, Kaggle-экспертом, преподавателем. Обсуждаем то, как можно использовать современные ИИ-технологии, чтобы иметь конкурентное преимущество. Почему лучше строить ML вокруг бизнеса, а не бизнес вокруг ML. Нужны ли в современных реалиях свои большие ML-модели и…

1
#060 ML Егор Самосват. Монетизация, рекомендации и при чем здесь ML 50:11

5M ago50:11

50:11

В гостях выпуска Егор Самосват - руководитель юнита эффективности монетизации Авито. Разговариваем о том, что такое монетизация и как машинное обучение позволяет находить оптимальный баланс между "заработать побольше" и "принести пользу". Почему долгосрочные стратегии выгоднее. Почему бесплатно - далеко не всегда хорошо. Что такое теория аукционов …

1
#059 ML Лаида Кушнарева. Алхимики, шаманы и жрецы современного DS 56:58

10M ago56:58

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…

1
#058 ML Дмитрий Матвейчев. Компьютерное зрение в радиосвязи 56:27

10M ago56:27

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…

1
1995 год. Paradise Lost. Meshuggah. Fear Factory. Dark Tranqulity. Pyogenesis 50:44

10M ago50:44

50:44

Третий сезона подкаста «Тяжеловато!» добрался до середины последнего десятилетия XX века — 1995 года Новым направлением в метал-музыке стал мелодический дэт-метал, среди первопроходцев которого стал шведский коллектив Dark Tranquility, а их земляки из Meshuggah начали эксперименты по деконструкции шаблонной структуры песен в тяжёлой музыке. В США «…

1
John Example - Shubi 2:40

10M ago2:40

2:40

Акклиматизовавшись на новой работе возвращаюсь в ритм парада инструментальным треком, который похвалил анонимный комментаторскачать можно здесь:https://www.patreon.com/posts/99993221https://boosty.to/vbenzine/posts/d8c3031d-ea11-483f-a72b-bcd8cab00299Progulka Podcast

1
#057 ML Антонина Горячева. Как отвечать за весь ML в компании, чтобы все работало 1:03:08

11M ago1:03:08

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,…

1
#056 ML Юрий Окуловский. Гаражные стартапы в условиях бигбиза 1:28:22

12M ago1:28:22

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…

1
#055 ML Илья Гусев. Как запускать большие языковые модели локально 41:56

1y ago41:56

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…

1
#054 ML Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко. Как написать книгу об ML System Design 1:17:33

1y ago1:17:33

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…

1
#053 ML Евгений Соколов. Как преподавать и изучать компьютерные науки 1:03:37

1y ago1:03:37

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…

1
Мешают ли дата-сайентистам галлюцинации: подводим итоги года в ML, AI, DS 41:14

1y ago41:14

41:14

С командой дата-сайентистов из ВТБ подводим итоги 2023 года в темах развития нейросетей, машинного обучения, инструментов на базе ИИ. Конечно же говорим про большие языковые модели и начало гонки генеративного AI среди бигтехов. Делимся своим опытом использования нейросетей в работе и в жизни. Говорим об этике, философски обсуждаем настоящее и немн…

1
The Artwork - DeepHouse Podcast # 1 (Mixed by Hinge) #1 58:38

1y ago58:38

58:38

The beginning of the Artwork Group!!!PromoDJ

1
#052 ML Юрий Кацер. Анализ и прогнозирование временных рядов и можно ли зарабатывать с их помощью 58:12

1y ago58:12

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…

1
MLOps, часть III: критерии выбора инструментов и возможности Open Source 48:44

1y ago48:44

48:44

Машинное обучение так или иначе уже применяется в компаниях самых разных масштабов и направлений деятельности. Однако для выстраивания зрелой ML-инфраструктуры и перехода к эффективным MLOps-практикам требуется понимание: с чего начать, на какие платформы обратить внимание, к каким инструментам присмотреться внимательнее, а какие подойдут лишь для …

1
The Artwork - Deep'n'House Podcast # 2 (Mixed by Flap) #2 1:01:11

1y ago1:01:11

1:01:11

Amazing Deep, Fat Techy Mood & True House Tunes! Enjoy ;)PromoDJ

1
#051 ML Антон Чунаев. MLOps - что это, и почему MLOps это не DevOps 1:27:03

1y ago1:27:03

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…

1
#050 ML Руслан Гончаров. Как современный дизайнер подчиняет себе искусственный интеллект 1:02:56

1y ago1:02:56

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 …

1
1994 год. Korn. Satyricon. Samael. Pro-Pain. Pungent Stench 44:21

1y ago44:21

44:21

Перемещаемся в 1994 год в новом выпуске «Тяжеловато!». Блэк-метал доказал, что он умеет не только в скорость и истеричные вопли. Он способен быть музыкой с серьёзным культурным высказыванием. Это продемонстрировали группы Samael и Satyricon. В 90-х Австрия решила подать заявку на вступление в элитный клуб метал-банд. Команда Pungent Stench в своём …

1
The Artwork - DeepHouse Podcast # 3 (Mixed by Hinge) 49:15

1y ago49:15

49:15

…PromoDJ

1
MLOps, часть II: погружаемся в специфику работы с данными 1:19:09

1+ y ago1:19:09

1:19:09

Во второй части большой темы про MLOps, которую мы разбили на несколько эпизодов подкаста, ещё глубже погружаемся в тему машинного обучения и работы с данными, лежащей в основе ML. Рассматриваем вопросы обогащения данных, разбираемся с разметкой, говорим о специфических аспектах управления данными. В этом выпуске вы услышите: Почему общепринятых ст…

1
Flap - Machine Tape (Original Mix) 6:22

1+ y ago6:22

6:22

Новый мелодичный трек в жанре прогрессив хаус.Буду рад вашим комментариям о проделанной работе ;)A new melodic track in the progressive house genre.I will be glad to hear your comments about the work done ;)PromoDJ

1
1993 год. My Dying Bride. Immortal. Type O Negative. Skyclad. Crowbar 38:57

1+ y ago38:57

38:57

1 сентября – День знаний – прекрасный повод для нового выпуска третьего сезона «Тяжеловато». Речь пойдёт про 1993 год. Тридцать лет назад началось формирование фолк-метала в лице Skyclad, а Crowbar решили смешать хардкор и тягучий хэви, что вылилось в создание сладж-метала. В тот же период началась пора для самых тёмных направлений тяжёлой музыки. …

1
Flap - Stars Are Shining Bright (Original Mix) 6:41

1+ y ago6:41

6:41

Привет, друзья! Рад предложить для прослушивания свою новую работу в жанре House. Вокал взят из ремикс-пака "Filatov & Karas - Summer Song".Hi, friends! I am glad to offer my new work in the House genre for listening.The vocals are taken from the remix pack "Filatov & Karas - Summer Song".PromoDJ

1
Нейросети для скоринга: хайп или реальный инструмент 50:50

1+ y ago50:50

50:50

О нейронных сетях мы слышим сегодня буквально отовсюду. Это — одно из наиболее активно развивающихся направлений в машинном обучении. В новом выпуске подкаста «Деньги любят техно», сезон Data Science, пробуем зайти в тему нейросетей с необычного ракурса. С Артемом Летиным, начальником управления корпоративного моделирования ВТБ, Евгением Смирновым,…

1
1992 год. Cannibal Corpse. Dream Theater. Kyuss. Rage Against The Machine. Helmet 38:49

1+ y ago38:49

38:49

Музыкальный экскурс по истории метал-музыки 90-х продолжается. В эфире третий выпуск нового сезона «Тяжеловато!». В 1992 году помимо моего рождения началась плавная трансформация всех направлений тяжмета. Произошла парадоксальная ситуация: одни группы совершили скачок в прошлое, а другие — в будущее. Dream Theater и Kyuss вспомнили с чего начинался…

1
#049 ML Данила Медведев. Риски ИИ и будущие войны в когнитивном театре военных действий 1:54:15

1+ y ago1:54:15

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…

1
MlOps и управление данными: начинаем с самих данных 37:49

1+ y ago37:49

37:49

В этом выпуске мы возвращаемся к теме MLOps — на этот раз с Алексеем Незнановым, к.т.н., старшим научным сотрудником международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ, и Юрием Каревым, руководителем управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ. Начинаем с обсуждения самого понятия MLOps: чт…

1
#048 ML Андрей Данильченко. Машинное обучение в геопоиске 58:03

1+ y ago58:03

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…

1
#047 ML Татьяна Гайнцева. О научной работе и будущем человечества в конкуренции с искусственным интеллектом 1:00:57

1+ y ago1:00:57

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…

1
Датасеты для ИИ: кому нужны, для чего применять и как монетизировать 42:12

1+ y ago42:12

42:12

Мы рады поделиться первым выпуском четвёртого сезона подкаста «Деньги любят техно» — и это уже второй сезон, посвящённый темам Data Science. Сразу же решили обсудить животрепещущую тему датасетов для искусственного интеллекта: их доступность, их источники, вопросы регулирования и востребованности рынком. В этом выпуске — Алексей Каширин, директор Ц…

1
1991 год. Death. Carcass. Atheist. Soundgarden. Anacrusis 37:49

1+ y ago37:49

37:49

В 1991-м настал звёздный час для дэт-метала. Death, Atheist, Carcass — ведущие музыкальные протагонисты того года. Казалось бы, группы играли в одном направлении, но их творения в корне отличаются друг от друга. В это время трэш-метал идёт на спад, но под конец своего правления смог громко хлопнуть дверью в лице Anacrusis. Из-за всей этой метал-вак…

Подкасты, которые стоит послушать

Подкасты на тему Machine

Подкасты, которые стоит послушать

Краткое руководство