Лучшие подкасты про Machine Learning (2024)

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

15d 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

25d 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
#057 ML Антонина Горячева. Как отвечать за весь ML в компании, чтобы все работало 1:03:08

2M 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

3M 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

3M 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

4M 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

4M 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

4M 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
#052 ML Юрий Кацер. Анализ и прогнозирование временных рядов и можно ли зарабатывать с их помощью 58:12

4M 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 48:45

5M ago48:45

48:45

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

5M 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

5M 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
MLOps, часть II: погружаемся в специфику работы с данными 1:19:09

7M 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
Нейросети для скоринга: хайп или реальный инструмент 50:50

8M 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
#049 ML Данила Медведев. Риски ИИ и будущие войны в когнитивном театре военных действий 1:54:15

9M 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 37:50

9M ago37:50

37:50

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

10M 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

10M 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 42:13

10M ago42:13

42:13

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
#046 ML Татьяна Гайнцева. Чего не хватает для AGI, как учиться в Физтехе, чтобы доучиться и почему преподавать - это круто 1:06:28

11M ago1:06:28

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…

1
#045 ML Геннадий Штех. Как навести порядок в документообороте и нарисовать самую страшную картинку с помощью ML 56:16

1y ago56:16

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…

1
#044 ML Тимур Гуев. Как сделать лучший курс по Python 1:18:06

1y ago1:18:06

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…

1
#043 ML Константин Воронцов. О математике, ИИ и судьбе цивилизации 1:08:04

1+ y ago1:08:04

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…

1
Ещё раз о социальной инженерии 18:58

1+ y ago18:58

18:58

С Кириллом Кулаковым, техническим консультантом «Лаборатории Касперского», и Лилией Шароватовой, начальником управления анализа и мониторинга операций ВТБ, обсуждаем привычные и совершенно новые уловки мошенников.Звонят ли клиентам банки? Что делать, если вас по телефону пытаются уговорить перевести деньги на другой счет? Почему для сохранения дене…

1
Злонамеренные атаки и ошибки обучения 49:18

1+ y ago49:18

49:18

Чем больше мы доверяем ИИ, тем чаще слышим о его ошибках и уязвимостях. Пробуем разобраться, какие с этим связаны риски сейчас и какие появятся в будущем. Почему многое зависит от входных данных на этапе обучения нейросети. И как часто в жизни встречаются адверсальные атаки.Дмитрий Берестнев, лидер стрима разработки моделей для партнеров и Платформ…

1
Новое воплощение киберугроз: итоги года в ИБ 28:45

1+ y ago28:45

28:45

Чаще, сильнее, продолжительнее. Этими тремя словами можно описать кибератаки, обрушившиеся в 2022 году на инфраструктуру российских компаний.Подводим итоги уходящего года в области кибербезопасности вместе с Сергеем Безбоговым, старшим вице-президентом ВТБ, и Сергеем Головановым, главным экспертом «Лаборатории Касперского». Говорим о том, кого, как…

1
Концепция Data Fusion: настоящее и будущее работы с данными 33:00

1+ y ago33:00

33:00

В России каждая четвертая компания использует технологии сбора и обработки больших данных, а в финансовой отрасли — почти каждая вторая компания. Обсуждаем тренды развития рынка данных: почему все чаще звучат идеи объединения данных из разных источников — естественно, безопасного и обезличенного. Нужно ли такое объединение данных бизнесу, и решения…

1
Дата-сайентисты — современные предсказатели? 42:04

1+ y ago42:04

42:04

Экспериментальный выпуск, который поможет эффективнее бороться с категоричностью и с крайностями в суждениях. Такого ещё никто не делал, а мы попробовали. В новом выпуске постарались выяснить, является ли профессия дата-сайентиста одной из древнейших.В дискуссии приняли участие специалисты из самых разных областей:Бронислав Виногродский, китаевед, …

1
MLOps: зачем вам всё это надо 30:54

1+ y ago30:54

30:54

Для чего сегодня применяется MLOps и в каких задачах без него не обойтись завтра? Помогает ли MLOps бизнесу развивать Data Science или, может быть, мешает? В чём заключается роль специалиста по ML, и как специализации будут дробиться в будущем? В конце-концов, кто всем этим должен заниматься и где этому учат — обсуждаем с Юрием Каревым, руководител…

1
Где хранится цифровой рубль и как его потратить 31:22

1+ y ago31:22

31:22

Следующий год станет годом пробных проектов с цифровым рублём. Что это такое, как это будет работать, для чего его можно будет использовать? Цифровой рубль — это безопасно? И насколько это будет удобно?Технологический обозреватель Марина Эфендиева и главный редактор ресурса финансовой грамотности «Мои финансы РФ» Надя Грошева расспросили о настояще…

1
Сколько дата-сайентистов может заменить AutoML 46:39

1+ y ago46:39

46:39

Как необходимо развиваться сегодня, чтобы AutoML не заменил вас завтра?О практической и философской стороне AutoML, изменениях в роли специалиста в Data Science, прошлом и будущем построения моделей и возможностях Искусственного интеллекта рассуждают профи — Денис Суржко, начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения ВТБ и Алексе…

1
#042 ML Даниил Киреев. Как стать экспертом в компьютерном зрении 1:11:20

1+ y ago1:11:20

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…

1
А/В-тестирование и Data Science: как и для чего совместить 48:38

1+ y ago48:38

48:38

Александр Сахнов, руководитель отдела мультивариативного анализа X5 Group и Артём Летин, руководитель подразделения разработки моделей для корпоративного сегмента клиентов ВТБ обсудили метод А/В-тестирования для оценки изменений в бизнесе. Где, кроме маркетинга, применяются A/B-тесты, на какие этапы делится этот процесс и когда начинается работа да…

1
Ренессанс веба и альтернативный российский апп-стор 50:15

1+ y ago50:15

50:15

Россия, год 2022. Из крупнейших магазинов приложений исчезают важные и нужные аппы. Это — ощутимая проблема и для пользователей, и для компаний. Операционный директор RuStore Илья Сверчков и управляющий директор цифрового бизнеса ВТБ Юрий Герасименко рассказали, через какие испытания пришлось пройти командам разработчиков, чтобы удаление приложений…

1
#041 ML Сакина Зейналова. Химия, яды, ML и конус географический 54:13

1+ y ago54:13

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…

1
#040 ML Александр Дончук. Про стартапы, бизнес и ML в промышленности 1:01:54

1+ y ago1:01:54

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…

1
#039 ML Давид Ян. О технологическом предпринимательстве и счастливом искусственном интеллекте 1:14:33

2y ago1:14:33

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…

1
#038 ML Никита Васильев и Вероника Голубева. Кто такие дата-инженеры? 59:04

2y ago59:04

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…

1
#037 MLSpec Николай Додонов. Как психология помогает в обучении и жизни 1:22:29

2y ago1:22:29

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…

1
#036 ML Борис Шарчилев. Как пройти собеседование в ML-команду 51:20

2+ y ago51:20

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…

1
Подводим технологические итоги года 1:00:23

2+ y ago1:00:23

1:00:23

Директор по стратегическому маркетингу «Яндекса» Андрей Себрант, руководитель департамента цифрового бизнеса ВТБ Никита Чугунов и технологический обозреватель Марина Эфендиева обсудили главные технологические тренды 2021 года.Зелёная повестка, беспилотники, информационная безопасность, блокчейн и, конечно, метавселенная, о которой не хотелось говор…

1
Зачем дата-сайентисту латынь и римское право 47:39

2+ y ago47:39

47:39

В новом выпуске обсуждаем, как деятельность дата-сайентистов влияет на общество и жизнь людей в целом. Почему необходимо менять подходы к образованию специалистов по Data Science и что делать, чтобы человечество не вымерло. Рассказываем о новой магистерской программе «4 И» МФТИ и ВТБ — на стыке технологий искусственного интеллекта и реальных управл…

1
Чай без нала 29:21

2+ y ago29:21

29:21

В новом выпуске подкаста обсуждаем безналичную реальность — сервисы p2p-платежей и культуру p2p-благодарности.Как поблагодарить официанта в ресторане, если у вас нет наличных? Сколько оставлять на чай и в каких случаях этого можно не делать? Как быть с «чаем» на заправке, в салоне красоты, при доставке товаров на дом? И являются ли электронные чаев…

1
#035 ML Григорий Бакунов (Бобук). Мораль, этика и философия искусственного интеллекта 1:02:59

2+ y ago1:02:59

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…

1
#034 ML Валерий Бабушкин. О карьере, ML в бизнесе и гранд-мастерстве Kaggle 48:38

2+ y ago48:38

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…

1
#033 ML Анатолий Старостин. Танцующие скелетики, генеративное искусство и философия Искусственного Интеллекта 55:43

2+ y ago55:43

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…

1
#032 MLSpec Сергей Марков. ruDALL-E. Генерация картинок по текстовому описанию 40:45

2+ y ago40:45

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…

1
Знать клиента в лицо 34:27

2+ y ago34:27

34:27

Зайти в офис без пропуска, получить кредит без визита в банк, пройти по аэропорту без задержек. В новом выпуске подкаста обсуждаем, где, для чего и как применяется биометрия сегодня и какое будущее её ждёт. Что удобнее — отпечатки пальцев или распознавание лица? И как мошенники пытаются обмануть биометрические сервисы. Гости выпуска:- Григорий Саль…

1
Открытые API: новая философия 38:05

2+ y ago38:05

38:05

Говорим с экспертами из ВТБ и VK про Open API: есть ли от них польза рынку и какая? Кто выигрывает? Что с этого пользователям? Сколько приложений создано на платформе VK Mini Apps и какие сервисы строятся на платформе ВТБ?В гостях:- Михаил Хасин, вице-президент, заместитель руководителя департамента ИТ-архитектуры банка ВТБ.- Глеб Воронцов, руковод…

1
#031 ML Алексей Харламов. Как фармить золото с помощью ML на Kaggle 1:07:29

2+ y ago1:07:29

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…

Подкасты, которые стоит послушать

Подкасты на тему Machine Learning

Подкасты, которые стоит послушать

Краткое руководство