Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)

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 для современных практических задач? Почему классический ML ещё не скоро вымрет? Что делать, когда нет возможности провести A/B-тестирование, но принять решение надо? Далеко ли мы от нативной рекламы в генерации ответов ChatGPT-like моделями? Будет ли условный adblock резать такую рекламу? Стоит ли продолжать писать тексты самостоятельно или уже можно 100% работы сгрузить на LLM? Почему МММ - это не только про финансовые пирамиды? Обо всём этом в выпуске!

Ссылки выпуска:

Станислав Петров в LinkedIn (https://id.linkedin.com/in/stanislav-petrov-bba1799a)
Телеграм-канал Евгения Мунина про ML advertising (https://t.me/dsinsights) 
Крутой блог для всякой байесовщины (juanitorduz.github.io) применительно не только к маркетингу, но и для многого другого
Статьи Станислава на Хабре:
- Введение в МММ. Часть 1 (https://habr.com/ru/articles/803359/)
- Введение в МММ. Часть 2 (https://habr.com/ru/articles/803687/)

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_78).

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

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 - это причина необходимости изменения подходов к образованию или лишь катализатор давно назревшей необходимости? Почему в школе учат тому, что легко проверить, а не тому, что было бы, действительно, полезно? Нужно ли начинать изучать программирование с абстракций низкого уровня? Нужно ли всем уметь программировать? Интерес - главный стимулятор образования в любой области, но как понять, что тебе, возможно, станет интересным, если пока совсем неинтересно? Учат ли в школах и ВУЗах учиться? А, может, в школах нужно перестать детям вдалбливать знания, а просто дать возможность играть в компьютерные игры сколько хочется? Почему при устройстве на работу больше смотрят на предыдущий опыт работы, чем на оценки в ВУЗе, но в ВУЗе студенты зарабатывают оценки, а не опыт? А нужно вообще получать диплом в современном мире? Обо всём этом в выпуске!

Ссылки выпуска:

YouTube-канал Лекса (https://www.youtube.com/@KravetskiLex)
Мысли Лекса в ЖЖ (https://lex-kravetski.livejournal.com/)
Телеграм-канал Лекса (https://t.me/lexkravetski)

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_77).

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

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 направлением в компании, когда хочется писать образовательные программы и код? Зачем ШАДу взаимодействие с ВУЗами? Куда уходят выпускники ШАД? Как работает комьюнити выпускников? Сломаны ли процессы в современном образовании из-за бурного развития LLM? Стоит ли учиться в ШАД только ради "ачивки"? А чему вообще можно научиться в Школе Анализа Данных? Кто такие исследователи-разработчики? Не снижается ли радикально роль живого преподавателя с учётом того, что теперь легко можно взаимодействовать с ChatGPT-like моделями в интерактивном режиме? Можно ли реально "расти" без "боли"? Как поступить в ШАД, если математика была давно? Из каких этапов состоит поступление? Как готовиться к экзаменам? Обо всём этом в выпуске!

Ссылки выпуска:

ШАД (https://shad.yandex.ru)
Все в ШАД - телеграм-канал с полезными материалами для подготовки к поступлению (https://t.me/vse_v_shad)

Буду благодарен за обратную связь!

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)
Обо мне (https://t.me/toBeAnMLspecialist/935)
Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)
Ещё 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 и вообще вести проекты на Python!
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_76).

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

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 неизбежны. Нужно ли тебе знать нюансы архитектуры больших языковых моделей, чтобы использовать их в своих исследованиях? А надо ли вообще обучать свои модели или этот навык окончательно ушёл в прошлое? Стоит ли идти в ИИ стартап, который не использует большие модели? Что выгоднее - участвовать в хакатонах или спать? Почему стоит развивать стартап, которому требуются самые лучшие модели, которые ещё даже не натренировали? Реально ли вывести фундаментальные законы, на основании которых можно всегда добиваться от LLM желаемого? Как вытаскивать из нейросетей нужные и правильные ответы и причём здесь теория музыки? Когда каждый из нас проиграет битву искусственному интеллекту? Большие языковые модели - это демократизаторы доступа к знаниям или очередные катализаторы расслоения общества? Обо всём этом в выпуске!

Ссылки выпуска:

YouTube Евгения (https://youtube.com/@razinkov)
AI-школа Евгения (https://razinkov.ai/school)
Телеграм-канал Евгения (https://t.me/razinkov_ai)

Предыдущие выпуски с Евгением:

Управление коммерческой разработкой в ML (https://mlpodcast.mave.digital/ep-7)
Дорожная карта погружения в машинное обучение ч.1 (https://mlpodcast.mave.digital/ep-18)
Дорожная карта погружения в машинное обучение ч.2 (https://mlpodcast.mave.digital/ep-19)

Буду благодарен за обратную связь!

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)
Обо мне (https://t.me/toBeAnMLspecialist/935)
Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)

Ещё 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 и вообще вести проекты на Python!
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_75).

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

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 о том, как машинное обучение помогает её предсказывать. Зачем смотреть прогноз погоды строителям? Почему прогнозы погоды могут радикально меняться в течение дня? Как управлять хаосом? Как связаны задачи предсказания погоды и задачи предсказания следующего кадра в видео? Нужно ли быть метеорологом, чтобы обучать ML-модели, предсказывающие погоду? Что такое климатическая норма и почему отклонения от неё - это тоже норма? Можно ли превратить мобильный телефон в метеорадар? Какие есть готовые датасеты, чтобы натренировать свои погодные модели? Обо всём этом в выпуске!

Ссылки выпуска:

Курсы по ML в погоде:

https://learning.ecmwf.int/course/index.php?categoryid=1
https://www.futurelearn.com/courses/artificial-intelligence-for-earth-monitoring

Остальные ссыки (статьи по глобальному прогнозу, статьи по наукасту и статьи Яндекс.Погоды на Хабре) доступны в телеграм-канале в отдельном посте: (https://t.me/toBeAnMLspecialist/1017)

Буду благодарен за обратную связь!

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)
Обо мне (https://t.me/toBeAnMLspecialist/935)
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 и вообще вести проекты на Python!
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_74).

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)