#080 Антон Полднев. ML в рекламе в режиме хайлоада episode artwork

EPISODE · May 26, 2026 · 1H 25M

#080 Антон Полднев. ML в рекламе в режиме хайлоада

from Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)

В гостях выпуска Антон Полднев - руководитель инфраструктуры Яндекс Рекламы. А разговариваем мы о том, как в рекламе работает ML в режиме высоких нагрузок, а также про разные интересные задачи, стоящие перед инженерами в контексте рекламных сетей. Жив ли ещё язык программирования PERL? Можно ли программировать, не используя массивы? Почему так сложно даётся тема указателей в C++? Как работает реклама в интернете в условиях AdBlock'а? Как должны работать рекомендательные системы, если у вас миллионы запросов в секунду? Как понять, что пользователь совершил целевое действие "покупка", перейдя на сайт по рекламе, если рекламодатель некорректно отдаёт метрики? Как рекламодателю понять, что у пользователя "баннерная слепота" или установлен блокировщик рекламы и не тратить ресурсы на бесполезные показы? Как генерация следующего токена LLM-кой может помочь в предсказании следующего действия пользователя? Как экономить железо, когда его не хватает? Когда деградация это хорошо? Можно ли вайбкодить серьёзные сервисы или этот подход годится только для пет-проектов? Зачем крупным компаниям выкладывать свои наработки в открытый доступ? Можно ли ускорить выполнение программы с помощью перфоратора? Обо всём этом в выпуске!Ссылки выпуска:Рекомендательная [RecSys Channel] - телеграм канал о рекомендательных системах, про который говорил Антон (https://t.me/RecSysChannel)Yandex Neuro Ads - совокупность технологий, которая объединяет тяжёлые модели глубокого обучения и классические ML и технологии генеративного ИИ для работы с рекламой (https://ya.ru/project/yna)Буду благодарен за обратную связь!Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!Также в соавторстве с крутыми разработчиками я пишу курс по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры (https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_80).Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В гостях выпуска Антон Полднев - руководитель инфраструктуры Яндекс Рекламы. А разговариваем мы о том, как в рекламе работает ML в режиме высоких нагрузок, а также про разные интересные задачи, стоящие перед инженерами в контексте рекламных сетей. Жив ли ещё язык программирования PERL? Можно ли программировать, не используя массивы? Почему так сложно даётся тема указателей в C++? Как работает реклама в интернете в условиях AdBlock'а? Как должны работать рекомендательные системы, если у вас миллионы запросов в секунду? Как понять, что пользователь совершил целевое действие "покупка", перейдя на сайт по рекламе, если рекламодатель некорректно отдаёт метрики? Как рекламодателю понять, что у пользователя "баннерная слепота" или установлен блокировщик рекламы и не тратить ресурсы на бесполезные показы? Как генерация следующего токена LLM-кой может помочь в предсказании следующего действия пользователя? Как экономить железо, когда его не хватает? Когда деградация это хорошо? Можно ли вайбкодить серьёзные сервисы или этот подход годится только для пет-проектов? Зачем крупным компаниям выкладывать свои наработки в открытый доступ? Можно ли ускорить выполнение программы с помощью перфоратора? Обо всём этом в выпуске! Ссылки выпуска: Рекомендательная [RecSys Channel] - телеграм канал о рекомендательных системах, про который говорил Антон ( https://t.me/RecSysChannel) Yandex Neuro Ads - совокупность технологий, которая объединяет тяжёлые модели глубокого обучения и классические ML и технологии генеративного ИИ для работы с рекламой ( https://ya.ru/project/yna) Буду благодарен за обратную связь! Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" ( https://t.me/toBeAnMLspecialist) Мой телеграм для связи ( https://t.me/kmsint) Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected] Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике ( https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов! Также в соавторстве с крутыми разработчиками я пишу курс по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры ( https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_80). Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом ( https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

NOW PLAYING

#080 Антон Полднев. ML в рекламе в режиме хайлоада

0:00 1:25:31

No transcript for this episode yet

We transcribe on demand. Request one and we'll notify you when it's ready — usually under 10 minutes.

French Your Way Jessica: Native French teacher founder of French Your Way Boost your French listening skills and test your comprehension with this one of a kind series of podcasts. Get the chance to listen to a real conversation between native speakers talking at normal speed AND customise your learning experience through carefully designed sets of questions (2 levels of difficulty) available for download at www.frenchvoicespodcast.com. All interviews also come with the transcript. French teacher Jessica interviews native speakers of French from around the world who share a bit of their life and passion. Where else would you meet in one same place a French yoga teacher based in Melbourne, a soap manufacturer from Provence, or a couple cycling around the world? That Hoarder: Overcome Compulsive Hoarding That Hoarder Hoarding disorder is stigmatised and people who hoard feel vast amounts of shame. This podcast began life as an audio diary, an anonymous outlet for somebody with this weird condition. That Hoarder speaks about her experiences living with compulsive hoarding, she interviews therapists, academics, researchers, children of hoarders, professional organisers and influencers, and she shares insight and tips for others with the problem. Listened to by people who hoard as well as those who love them and those who work with them, Overcome Compulsive Hoarding with That Hoarder aims to shatter the stigma, share the truth and speak openly and honestly to improve lives. The Small Business Startup School – Business Notes | Financial Literacy | Retail Psychology – For Professionals & Entrepreneurs The Small Business Startup School Inc. Starting or buying a small business? While personal circumstances may vary, business patterns remain timeless. On The Small Business Startup School, we explore strategies, insights, and practical solutions to help entrepreneurs confidently navigate their journey.Hosted by Ola Williams—a retail entrepreneur, fintech founder, and financial coach with over two decades of experience—this podcast marries financial awareness and retail psychology with optimism to deliver actionable takeaways.Join us to learn, grow, and connect as we uncover the keys to business success.Let’s continue to learn together and be encouraged to keep on connecting! DIOSA. Carolina Sanper This podcast is a sacred space created by Carolina Sanper where you connect with your inner wisdom and embody your magnetic feminine power.It is the realization that the mystical realm is where you plant the seeds of your desired reality.It is a portal to your true essence: awareness, presence, and receiving with ease. Welcome home, DIOSA. 🖤

Frequently Asked Questions

How long is this episode of Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)?

This episode is 1 hour and 25 minutes long.

When was this Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) episode published?

This episode was published on May 26, 2026.

What is this episode about?

В гостях выпуска Антон Полднев - руководитель инфраструктуры Яндекс Рекламы. А разговариваем мы о том, как в рекламе работает ML в режиме высоких нагрузок, а также про разные интересные задачи, стоящие перед инженерами в контексте рекламных сетей....

Can I download this Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) episode?

Yes, you can download this episode by clicking the download button on the episode player, or subscribe to the podcast in your preferred podcast app for automatic downloads.
URL copied to clipboard!