PODCAST · technology
Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)
by Mikhail
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: [email protected]Сообщество подкаста в ВК: https://vk.com/mlpodcastТелеграм-канал: https://t.me/toBeAnMLspecialistЯ в телеграме: @kmsint
Episodes
-
#080 Антон Полднев. ML в рекламе в режиме хайлоада
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...
-
#079 Николай Полярный. Про компьютерное зрение, оптимизацию вычислений и преподавание лучшим школьникам
В гостях этого выпуска Николай Полярный - технический директор Agisoft: разрабатывает алгоритмы компьютерного зрения для Metashape - программы, которая строит 3D-модель объекта или даже целого города по фотографиям. Автор курса по фотограмметрии и курса по вычислениям на GPU. Преподаёт...
-
#078 Станислав Петров. Про ML в маркетинге.
В гостях выпуска Станислав Петров - Senior Data Scientist в Capital.com, международной финтех-компании, занимающейся развитием высокотехнологичной торговой платформы. Чем маркетинг отличается от пиара? Что такое рекламные сети? Как работают автоматические аукционы? Актуальны ли марковские цепи…
more -
#077 Лекс Кравецкий. Про образование. ИИ - это причина назревающих изменений или катализатор?
В гостях Лекс Кравецкий - популяризатор науки в области математики и Computer Science, исследователь искусственного интеллекта и его влияния на общество. Поговорим про образование. Извечный вопрос: что не так с образованием? Почему так сложно, когда можно намного проще? Большие языковые модели -...
-
#076 Алексей Толстиков. Про Школу Анализа Данных. Зачем? Кому? Как?
В гостях выпуска Алексей Толстиков - кандидат физико-математических наук, руководитель Школы анализа данных Яндекса, эксперт в олимпиадах по программированию. Разговаривать мы, разумеется, будем про ШАД. Зачем когда-то (аж 18 лет назад) появилась Школа Анализа Данных? Как руководить большим...
-
#075 Евгений Разинков. Профессиональный кризис AI-специалиста в эпоху AI
В гостях сегодня уже знакомый вам по прошлым выпускам Евгений Разинков - к.ф.-м.н., преподаватель ML, AI-евангелист и предприниматель, а поразмышляем мы сегодня о том как поменялись требования к специалистам, работающим с искусственным интеллектом и почему творческие и профессиональные кризисы...
-
#074 ML Пётр Вытовтов. Как предсказать погоду и почему иногда ведро работает лучше машинного обучения
Слышали такую шутку, что самый точный индикатор погоды - это кирпич? Типа, если мокрый, то идёт дождь, если отбрасывает тень, то ясно и т.п. Так вот, оказывается, это шутка лишь отчасти. В этом выпуске разговариваем с Петром Вытовтовым - руководителем ML в Яндекс Погоде о... правильно, погоде! И…
more -
#073 ML Максим Шапошников. Кто такие мыслящие агенты и почему они нас ещё не заменили?
В гостях Максим Шапошников - инженер и исследователь в области искусственного интеллекта. Последние три года работает Applied Scientist-ом в одной из FAANG-компаний, занимается обучением мультимодальных LLM. Кто такие агенты? При чём здесь Уилл Смитт? Что могут агенты и чего они не могут? Что…
more -
#072 ML Татьяна Шаврина. Бенчмарки для LLM или как оценивать большие языковые модели?
В гостях сегодня Татьяна Шаврина, старший научный сотрудник Института Языкознания РАН. Обсуждаем бенчмарки - стандартизированные наборы тестов, метрик и протоколов оценки, предназначенные для объективного измерения производительности больших языковых моделей. Что произошло в индустрии за…
more -
#071 ML Тимур Гуев. Математика и алгоритмы. А надо ли современному разработчику?
Ещё год назад собирались записаться с Тимуром Гуевым (автором самого популярного и, на мой взгляд, самого лучшего курса по Python на русском языке) на тему необходимости математики для современного программиста. Но тогда почему-то не получилось, зато получилось теперь и мы пообщались не только…
more -
#070 ML Александр Резанов. Про генерацию видео и можно ли запустить Doom на Stable Diffusion
Продолжаем разговор с Александром Резановым про генеративный искусственный интеллект. Александр - ML Engineer, специализирующийся на генеративном компьютерном зрении и сегодня поговорим про видео. Что проще генерировать, картинки или текст? Может ли беговая дорожка обыграть в шахматы чемпиона…
more -
#069 MLSpec Николай Додонов. Психология страхов и при чём здесь финансы
Встречайте специальный выпуск нового сезона со специальным гостем - Николаем Додоновым. Николай профессиональный психолог, член ассоциации когнитивно-поведенческой психологии, автор популярных книг по психологии, привычкам и эффективности управления делами. В подкасте мы поговорим о том как…
more -
#068 ML Дмитрий Берестнев. Про рекомендации и генерацию музыки
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...
-
#067 ML Сергей Николенко. Про ML в математике и перспективы AGI
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…
more -
#066 ML Лекс Кравецкий. AGI (ИИ общего назначения) уже здесь?!
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…
more -
#065 ML Авторы курса MSU.AI. Зачем учёному ML?
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...
-
#064 ML Екатерина Кондратьева. ML в медицине и легко ли стать радиологом
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.…
more -
#063 ML Виталий Кулиев. А чё там по железу?
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...
-
#062 ML Александр Резанов. Генеративный ИИ в компьютерном зрении
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,...
-
#061 ML Александр Алерон Миленькин. Надо ли строить бизнес вокруг ML (Про LLM, RAG-системы, насмотренность и виртуальных помощников)
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....
-
#060 ML Егор Самосват. Монетизация, рекомендации и при чем здесь ML
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 -...
-
#059 ML Лаида Кушнарева. Алхимики, шаманы и жрецы современного DS
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...
-
#058 ML Дмитрий Матвейчев. Компьютерное зрение в радиосвязи
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.…
more -
#057 ML Антонина Горячева. Как отвечать за весь ML в компании, чтобы все работало
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...
-
#056 ML Юрий Окуловский. Гаражные стартапы в условиях бигбиза
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...
-
#055 ML Илья Гусев. Как запускать большие языковые модели локально
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...
-
#054 ML Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко. Как написать книгу об ML System Design
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...
-
#053 ML Евгений Соколов. Как преподавать и изучать компьютерные науки
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...
-
#052 ML Юрий Кацер. Анализ и прогнозирование временных рядов и можно ли зарабатывать с их помощью
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…
more -
#051 ML Антон Чунаев. MLOps - что это, и почему MLOps это не DevOps
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…
more -
#050 ML Руслан Гончаров. Как современный дизайнер подчиняет себе искусственный интеллект
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...
-
#049 ML Данила Медведев. Риски ИИ и будущие войны в когнитивном театре военных действий
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…
more -
#048 ML Андрей Данильченко. Машинное обучение в геопоиске
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...
-
#047 ML Татьяна Гайнцева. О научной работе и будущем человечества в конкуренции с искусственным интеллектом
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…
more -
#046 ML Татьяна Гайнцева. Чего не хватает для AGI, как учиться в Физтехе, чтобы доучиться и почему преподавать - это круто
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…
more -
#045 ML Геннадий Штех. Как навести порядок в документообороте и нарисовать самую страшную картинку с помощью ML
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…
more -
#044 ML Тимур Гуев. Как сделать лучший курс по Python
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…
more -
#043 ML Константин Воронцов. О математике, ИИ и судьбе цивилизации
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,...
-
#042 ML Даниил Киреев. Как стать экспертом в компьютерном зрении
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...
-
#041 ML Сакина Зейналова. Химия, яды, ML и конус географический
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...
-
#040 ML Александр Дончук. Про стартапы, бизнес и ML в промышленности
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...
-
#039 ML Давид Ян. О технологическом предпринимательстве и счастливом искусственном интеллекте
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...
-
#038 ML Никита Васильев и Вероника Голубева. Кто такие дата-инженеры?
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…
more -
#037 MLSpec Николай Додонов. Как психология помогает в обучении и жизни
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,...
-
#036 ML Борис Шарчилев. Как пройти собеседование в ML-команду
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...
-
#035 ML Григорий Бакунов (Бобук). Мораль, этика и философия искусственного интеллекта
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...
-
#034 ML Валерий Бабушкин. О карьере, ML в бизнесе и гранд-мастерстве Kaggle
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…
more -
#033 ML Анатолий Старостин. Танцующие скелетики, генеративное искусство и философия Искусственного Интеллекта
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…
more -
#032 MLSpec Сергей Марков. ruDALL-E. Генерация картинок по текстовому описанию
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...
-
#031 ML Алексей Харламов. Как фармить золото с помощью ML на Kaggle
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…
more
We're indexing this podcast's transcripts for the first time — this can take a minute or two. We'll show results as soon as they're ready.
No matches for "" in this podcast's transcripts.
Loading reviews...
ABOUT THIS SHOW
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: [email protected]Сообщество подкаста в ВК: https://vk.com/mlpodcastТелеграм-канал: https://t.me/toBeAnMLspecialistЯ в телеграме: @kmsint
HOSTED BY
Mikhail
CATEGORIES
Loading similar podcasts...
Frequently Asked Questions
How many episodes does Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) have?
Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) currently has 80 episodes available on PodParley. New episodes are automatically indexed when they're published to the podcast feed.
What is Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) about?
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...
How often does Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) release new episodes?
Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) has 80 episodes. Check the episode list to see recent publication dates and frequency.
Where can I listen to Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)?
You can listen to Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) on PodParley by clicking any episode. We provide an embedded audio player for direct listening, and you can also subscribe via your preferred podcast app using the RSS feed.
Who hosts Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)?
Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) is created and hosted by Mikhail.
URL copied to clipboard!