Machine Learning Podcast
Machine Learning Podcast
  • 50
  • 83 376
#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 продвинутых технологий. Подробно обсудили Stable Diffusion и то, как современным дизайнерам расширить с помощью нейросетей свой арсенал. Сколько времени займет обучение генерации изображений приемлемого качества? Как сгенерировать арт своей мечты? Что ждет индустрию для взрослых в самом ближайшем будущем? Какое железо нужно, чтобы начать воплощать свои творческие фантазии? Заменят ли нейросети дизайнеров и художников полностью? Как заставить нейросети рисовать то, что хочется вам? На эти и многие другие вопросы есть ответы в диалоге с Русланом!
Ссылки выпуска:
Телеграм-канал Руслана - Neural|Photo|Art - Нейронная академия (t.me/neuralphotoart)
Телеграм-группа Руслана для общения единомышленников - (t.me/neuralphotoart_chat)
Сайт с моделями и артами Civitai (civitai.com/)
Выпуск подкаста на mawe - mlpodcast.mave.digital/ep-50
Все выпуски подкаста на mawe - mlpodcast.mave.digital
Подкаст на Apple Podcasts - podcasts.apple.com/ru/podcast/machine-learning-podcast/id1495052772
Подкаст на Google Подкастах - podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9hbmNob3IuZm0vcy8xMjU4NGM1OC9wb2RjYXN0L3Jzcw==
Подкаст в Яндекс Музыке - music.yandex.ru/album/9781458
Паблик подкаста ВКонтакте - mlpodcast
Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам! MLBookClub (t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy)
Телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" - t.me/toBeAnMLspecialist
Чат в телеграм, где можно обсудить выпуски, предложить гостей и темы подкаста и просто пообщаться (t.me/MachineLearningPodcast)
Телеграм автора подкаста - @kmsint
Бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram от автора подкаста - stepik.org/course/120924/
Поблагодарить автора подкаста можно добрым словом и/или донатом: www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/
Переглядів: 275

Відео

#049 ML Данила Медведев. Риски ИИ и будущие войны в когнитивном театре военных действий
Переглядів 6207 місяців тому
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 интеллекту управление нашей жизнью? Где взять детектор э...
#048 ML Андрей Данильченко. Машинное обучение в геопоиске
Переглядів 4118 місяців тому
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 объектов на местности по запросам пользователей. ...
#047 ML Татьяна Гайнцева. О научной работе и будущем человечества в конкуренции с ИИ
Переглядів 7078 місяців тому
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 немного остраненно от других исследователей, почему ...
#046 ML Татьяна Гайнцева. Чего не хватает для AGI и как учиться в Физтехе, чтобы доучиться
Переглядів 1,1 тис.9 місяців тому
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 записано в декабре 2022 года, но, на мой взгляд, не...
#045 ML Геннадий Штех. Как навести порядок в документообороте и нарисовать самую страшную картинку
Переглядів 374Рік тому
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, автоматизируя работу с документами. А помимо этого еще об...
#044 ML Тимур Гуев. Как сделать лучший курс по Python
Переглядів 2,5 тис.Рік тому
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 Касперского без опыта работы, как с зарплаты 200к...
#043 ML Константин Воронцов. О математике, ИИ и судьбе цивилизации
Переглядів 1,8 тис.Рік тому
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-математических наук, профессор РАН, автор курс...
#042 ML Даниил Киреев. Как стать экспертом в компьютерном зрении
Переглядів 833Рік тому
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, контроль доступа, трекинг взгляда, узнавание клиента,...
#041 ML Сакина Зейналова. Химия, яды, ML и конус географический
Переглядів 433Рік тому
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 направления химической науки и промышленности, а также пр...
#040 ML Александр Дончук. Про стартапы, бизнес и ML в промышленности
Переглядів 368Рік тому
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 промышленного использования, какие детали вагонов еще ...
#039 ML Давид Ян. О технологическом предпринимательстве и счастливом искусственном интеллекте
Переглядів 1,2 тис.Рік тому
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 успешных и не очень проектах Давида, о системе Yva.i...
#038 ML Никита Васильев и Вероника Голубева. Кто такие дата-инженеры?
Переглядів 814Рік тому
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 обязанностей у дата-инженеров и какими специальными з...
#037 MLSpec Николай Додонов. Как психология помогает в обучении и жизни
Переглядів 644Рік тому
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 Додоновым мы пытаемся разобраться в том, как сделать...
#036 ML Борис Шарчилев. Как пройти собеседование в ML-команду
Переглядів 6 тис.2 роки тому
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 выпуске! Поговорили о том из каких этапов состоит с...
#035 ML Григорий Бакунов (Бобук). Мораль, этика и философия искусственного интеллекта
Переглядів 2,1 тис.2 роки тому
#035 ML Григорий Бакунов (Бобук). Мораль, этика и философия искусственного интеллекта
#034 ML Валерий Бабушкин. О карьере, ML в бизнесе и гранд-мастерстве Kaggle
Переглядів 3,4 тис.2 роки тому
#034 ML Валерий Бабушкин. О карьере, ML в бизнесе и гранд-мастерстве Kaggle
#033 ML Анатолий Старостин. Танцующие скелетики, генеративное искусство и философия ИИ
Переглядів 3672 роки тому
#033 ML Анатолий Старостин. Танцующие скелетики, генеративное искусство и философия ИИ
#032 MLSpec Сергей Марков. ruDALL-E. Генерация картинок по текстовому описанию
Переглядів 5582 роки тому
#032 MLSpec Сергей Марков. ruDALL-E. Генерация картинок по текстовому описанию
#031 ML Алексей Харламов. Как фармить золото с помощью ML на Kaggle
Переглядів 9852 роки тому
#031 ML Алексей Харламов. Как фармить золото с помощью ML на Kaggle
#030 ML Олег Найдин. Голосовые ассистенты
Переглядів 3852 роки тому
#030 ML Олег Найдин. Голосовые ассистенты
#029 ML Антон Фролов. Электронный надмозг или системы машинного перевода
Переглядів 4942 роки тому
#029 ML Антон Фролов. Электронный надмозг или системы машинного перевода
#028 ML Максим Купрашевич. Компьютерное зрение, амурские тигры и желтая курточка
Переглядів 5262 роки тому
#028 ML Максим Купрашевич. Компьютерное зрение, амурские тигры и желтая курточка
#027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов
Переглядів 9762 роки тому
#027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов
#026 ML Виталий Моисеев. Рекомендательные системы - как вырастить "счастье пользователей"
Переглядів 6862 роки тому
#026 ML Виталий Моисеев. Рекомендательные системы - как вырастить "счастье пользователей"
#025 ML Про стажировки в Яндексе и распознавание рукописных цифр
Переглядів 6322 роки тому
#025 ML Про стажировки в Яндексе и распознавание рукописных цифр
#024 ML Анатолий Карпов. Как стать крутым аналитиком данных
Переглядів 24 тис.2 роки тому
#024 ML Анатолий Карпов. Как стать крутым аналитиком данных
#023 ML Ольга Перепелкина. Про федеративное обучение и распознавание эмоций
Переглядів 7672 роки тому
#023 ML Ольга Перепелкина. Про федеративное обучение и распознавание эмоций
#022 ML Татьяна Шаврина. Эволюция подходов к обработке естественного языка (NLP)
Переглядів 2,9 тис.3 роки тому
#022 ML Татьяна Шаврина. Эволюция подходов к обработке естественного языка (NLP)
#021 ML Алексей Нечаев. AlphaGo и философия игры Го
Переглядів 7283 роки тому
#021 ML Алексей Нечаев. AlphaGo и философия игры Го

КОМЕНТАРІ

  • @abtokarev
    @abtokarev Місяць тому

    А почему целеполаганием ИИ обязательно должно стать его собственное выживание? Почему его целеполаганием не может быть выживание и благополучие человечества? Трансгуманизм - это плохо по определению, безо всякой внятной аргументации(люблю, говорит, человечество как вид и все). Что плохого-то? Почему технологический прогресс нельзя рассматривать в контексте биологической эволюции, тоже непонятно. Инструментальная деятельность развивала наш мозг и руки, позволила выжить и изменить окружающую среду. Почему самолёты с автомобилями - это хорошо, а, например, нейрокомпьютер с ИИ - плохо? Чем этот инструмент отличается от всех наших предыдущих?

  • @smokingjoe3671
    @smokingjoe3671 2 місяці тому

    Ощущение будто кощей (слово пацана) берет интервью у Анатолия Карпова) особенно после слов скажи мне пожалуйста)))

  • @n-9379
    @n-9379 3 місяці тому

    Категорически не согласен по поводу сильного ИИ. Мнение о том что он вытеснит нас с нашей планеты как это происходит в эволюции исходит из того, что сильный ИИ это не человек, что в корне не верно. Если СИИ воспроизводит все функции человеческого мышления на уровне человека, то не малейших причин не считать такой ИИ человеком. СИИ в таком случае является человеком по определению. И не считать его человеком будет просто оскорбительно. Ведь это все равно что не считать негров людми просто потому что они чуть чуть другие. То есть утверждать что человек это обязательно хомо сапиенс такой же расизм как и утверждаеть, что человек это обязательно светлокожий. И нужно ещё понимать что СИИ выростит и будет воспитан в человеческой культуре и обществе, на человеческих ценностях, и взаимодействовать он будет тоже по началу с нами. И отношения у него будут с нами. А значит у самого СИИ не будет поводов не считать себя человеком. И если он превзойдет нас интеллектуально, то он не вытеснит нас, а принесёт пользу нашей цивилизации.

  • @user-pt1kk1vq9h
    @user-pt1kk1vq9h 3 місяці тому

    Уникальный гость! Зовите его еще много и много раз:)

  • @user-vh6zm4lg3e
    @user-vh6zm4lg3e 3 місяці тому

    Программы програмисты пишут тупые, хорошие Ии не используют , пишут чюшь лживую.

  • @victorv.senkevich1127
    @victorv.senkevich1127 3 місяці тому

    Прикольный поток сознания 😎 💬 Цитаты: ▲ AGI (Общий Искусственный Интеллект) / HLAI (Искусственный Интеллект Человеческого Уровня) есть сущность, способная к пониманию. • Причина ‒ это первый элемент упорядоченной пары сущностей, связанных отношением порядка. Следствие является вторым элементом такой пары. / “Может ли искусственный интеллект иметь сознание?”

  • @ed6280
    @ed6280 3 місяці тому

    А есть ссылка на базовый курс Евгения? Я не понял какоц именно у него

  • @alaskad7514
    @alaskad7514 3 місяці тому

    Ваше представление в предисловии Давида Яна как "серийного поедпринимателя " как - то устрашающе звучит.

  • @sergeyivzhenko4299
    @sergeyivzhenko4299 4 місяці тому

    Говорит быстро - некоторые слова глотает. Чуть бы помедленнее, кони. Уедет окончательно из России? Всё же ИИ за бугром развивается быстрее, чем у нас.

  • @RuminRoman
    @RuminRoman 4 місяці тому

    Ты сказала: "от лобной доли запрещающие сигналы древнему мозгу". Аттеншн в трансформере тоже приглушает лишнюю информацию, выкидывает. Слово "запрещает" наверное не совсем правильное. Просто внимание это как раз о том, чтобы фокусироваться на важном путем приглушения неважного. В нейрофизиологии еще используют термины "возбуждение" и "торможение" (типа плюсовое внимание и минусовое внимание) -- наверное под "запрещением" тут имеется ввиду "торможение".

  • @viktorivanov2179
    @viktorivanov2179 4 місяці тому

    1:07:22 "Нам в России идеологии очень не хватает". Ппц, этот старик считает, что в РФ не хватает скреп... Этот старик, кстати, иногда ходит погулять в Госдуму. Интересно, связан ли этот человек с технологиями, следящами за гражданами РФ, с камерами в Москве; с системами, которые присылают молодежи поветски на войну; с фабриками троллей, которые убивают свободное общение? А еще Воронцов верит в какую-то абсолютную истину. А судьи кто? Кто устанавливает истинность? У христиан хотя бы Бог есть, а у него кто? Бедный старый человек, который обладает настолько неустойчивой психикой, что в 90-е годы увидел демотиватор (старый мем для стариков) "ученые это те кто удовлетворяют свое любопытсво за государственный счет" -- и сломался из-за него(( Молодежи не нужна идеология! Она нормально ориентируется и в этом мире метаиронии. У них не рушится внутренний мир из-за фейковых новостей или мемов. И повестки на войну тоже не нужны. Идеология нужна только советским динозаврам, без которой они жить не могут. Которые воспринимают в интернете все (даже мемы) буквально! Извините за политоту. Тоже когда-то считал Воронцова человеком на которого можно равнятся. Потом изучил его биографию и офигел.

  • @maxsirenko50
    @maxsirenko50 5 місяців тому

    Супер, очень не хватает подобных подкастов!

  • @scisoftdev
    @scisoftdev 5 місяців тому

    Сказали про кумовство, остальное можно не смотреть 😂

  • @user-ub1ox8hx2p
    @user-ub1ox8hx2p 7 місяців тому

    Тоже всю жизнь мучился с английским. Только в школе и ВУЗе еле выползал на тройку. И несколько лет назад примерно по тем же причинам начал учить. Простыми и неочевидными для меня мыслями, продвинувшими обучение стали: 1. Правила и переводы - не жесткие конструкции, как кажется, когда их читаешь. Не надо зубрить точный перевод и список случаев применения правила, это очень сложно и демотивирует. Захотел выделить значимость совершенного действия - использовал present perfect, не захотел заморачиваться - обошелся past simple, и всем будет понятно. Также со многими словами, особенно прилагательными. Их русские аналоги зачастую могут значить не совсем то же самое и для понимания текста и речи достаточно будет знать примерное значение. Например terrific, magnificent, fabulous, beautiful - что то красивое. А сам испоьльзовать я буду beautiful, этого вполне хватит для текущих задач 2. Важно знать основные конструкции, понимать где глагол, а где причастие. После можно учиться на соответствующем контенте, одновременно набирая словарный запас 3. Ошибки это классно. Я сейчас радуюсь, если вылетело из головы слово повторенное 10 раз. Если помучаюсь и постараюсь всплмнить, растет шанс, что больше его не забуду. По словарному запасу отмечу приложения на интервальное повторение (Использую reword) и адаптированные переводы книг. P.s. Спасибо за твой подкаст! Думаю очень многим неспециалистам, как я сам, он помогает

  • @linkernick5379
    @linkernick5379 7 місяців тому

    Очень интересная тема, спасибо! К сожалению, военные нужды очень часто являлись (и являются!) двигателем прогресса и многие технологии впервые применялись именно в военной сфере. Достаточно очевидно, что Boston Dynamics с самого начала был нацелен на военное применение. Лично я жду продолжения этой темы в вашем подкасте.

  • @QuadRomb
    @QuadRomb 7 місяців тому

    Цитата с сайта персонажа - "Я - ведущий российский футуролог. За 10 лет помог сделать идеи физического бессмертия, трансгуманизма, крионики, киборгизации, усиления интеллекта известными и приемлемыми в России. ... Среди результатов, за которые я в ответе - .... тот факт, что патриарх Кирилл теперь знает, что такое трансгуманизм и понимает, что за ним будущее." Просветил, короче патриарха, и теперь все знают, что за ним будущее, ага. И это учитывая фразу этого же персонажа о "трансгуманизме" в начале подкаста - "...что бы это ни значило" Короче, феерически-бессодержательный киздобол с мутными источниками дохода и самомнением как у надутой жабы. Что это делает на подкасте о машинном обучении?

  • @liudmilamikhaylichenko4617
    @liudmilamikhaylichenko4617 7 місяців тому

    интересно какие есть бакалавриат онлайн по фундаментальной математике)?

  • @aia3327
    @aia3327 7 місяців тому

    Челику плевать на то, что, возможно, миллионы людей останутся без работы (17:00), лишь бы протолкнуть свои глупейшие идеи. И это он-то собирается разрешить этические проблемы того, что называют ИИ?)))) Кстати, он совершенно верно и сам в начале заметил, что это никакой не интеллект, так, громкое название для продажи обывателю.

  • @alexeydubasov4225
    @alexeydubasov4225 8 місяців тому

    Анатолий это тот самый аналитик, который может объяснить понятно материал, это в свою очередь говорит о том, что глубоко понимает предмет. От себя добавил бы - часто математики-разработчики не понимают как работает статистика и используют модели и алгоритмы абстрактно. Матанал для них это страшный зверь, а это фундамент всех наук. Курсы часто опускают интегральную математику и в частности определенный интеграл Лапласа для расчета критической точки или p-value, а производная от частного при линейной регрессии вообще единицы понимают. Говорить о том, что дата-инженеры/девопсы/архитекторы могут заменить серьезных математиков аналитиков это конечно наивно.

  • @van2zche
    @van2zche 8 місяців тому

    Спасибо за подкаст с Тимуром. Заканчиваю курс для начинающих, и скажу вам. После прохождения некоторых бесплатных курсов от известных платформ, поколение питон был для меня глотком свежего воздуха! Занимаюсь в своем темпе, с удовольствием. Определенно буду брать платную часть. Спасибо Тимур!

  • @SPECTRRODIUMmedia
    @SPECTRRODIUMmedia 8 місяців тому

    Спасибо за такого гостя и за качественные вопросы!

  • @kupuewkustream1509
    @kupuewkustream1509 8 місяців тому

    что такое Баецы?

    • @ailabinsev
      @ailabinsev 8 місяців тому

      Биас наверное, смещение в восприятии

    • @sergeyivzhenko4299
      @sergeyivzhenko4299 4 місяці тому

      Татьяна некоторые слова зажевывает.

  • @elawsm9058
    @elawsm9058 8 місяців тому

    топ

  • @SuperBizon012
    @SuperBizon012 8 місяців тому

    ресерчить хуерчить - а ссылка на гитхаб есть ?

  • @Alex-if6mv
    @Alex-if6mv 8 місяців тому

    Супер, спасибо

  • @stormd2902
    @stormd2902 8 місяців тому

    Спасибо за подкаст. Жирный лайк! 🔥

  • @Ghost_Paladin
    @Ghost_Paladin 8 місяців тому

    Разносторонние выпуски. Спасибо за труд)

  • @user-xz1vo8gl4t
    @user-xz1vo8gl4t 8 місяців тому

    Бакпропа нет в мозгу, но есть механизм торможения.

  • @stormd2902
    @stormd2902 9 місяців тому

    Автору канала спасибо за приглашение интересных гостей.

  • @stormd2902
    @stormd2902 9 місяців тому

    Татьяна - очень приятный и милый специалист. Подписан на блог Татьяны.

  • @stormd2902
    @stormd2902 9 місяців тому

    жирный лайк и ведущему большое спасибо за то что просит гостей объяснить на языке попроще, для таких нубов как я

  • @stormd2902
    @stormd2902 9 місяців тому

    Какой крутой канал! Спасибо автору! С удовольствием слушаю все ваши подкасты.

  • @maryam.mahliyo
    @maryam.mahliyo 9 місяців тому

    Я НИЧЕГО НЕ ПОНЯЛА......... Я СКАЧАЛА ОДНО ПРИЛОЖЕНИЕ И ОНО ПОКАЗАЛА МНЕ ССЫЛКУ СЮДА.... НО ЧТО НАДО ДЕЛАТЬ??? ДЛЯ ЧЕГО ЭТО???? ЧТО Я ПОЛУЧУ ЕСЛИ БУДУ СЛУШАТЬ ЭТО?????????

  • @AliyevAydin
    @AliyevAydin 9 місяців тому

    Круто👍🏻🔥

  • @AleksBojko
    @AleksBojko 9 місяців тому

    Куда делся канал Насти??

    • @machinelearningpodcast9502
      @machinelearningpodcast9502 9 місяців тому

      Устала Настя. Так бывает

    • @MrSellch
      @MrSellch 9 місяців тому

      🥲

    • @AleksBojko
      @AleksBojko 9 місяців тому

      @@machinelearningpodcast9502 😪😪

    • @artsirenko7076
      @artsirenko7076 8 місяців тому

      ​@@machinelearningpodcast9502 зачем канал удалять?

    • @surfcoffe
      @surfcoffe 8 місяців тому

      @@machinelearningpodcast9502 она удалила его ?

  • @MySaluto
    @MySaluto 9 місяців тому

    Дослушал до конца, четко формулирует, наверняка Татьяне понравилась бы книга ГЭБ - про математику, ну раз она порекомендовала, то мы ей :)

  • @shandi1241
    @shandi1241 9 місяців тому

    какую книгу про мозг Татьяна советовала? не могу найти таймкод

    • @shandi1241
      @shandi1241 9 місяців тому

      upd коучинг мозга

  • @mr.naotari
    @mr.naotari 9 місяців тому

    Тимур лучший, автор лучших курсов по пайтону

  • @user-fk4ly2qj4d
    @user-fk4ly2qj4d 9 місяців тому

    ни о чем.

  • @Alex-if6mv
    @Alex-if6mv 10 місяців тому

    Крутой подкаст, спасибо большое! Отдельное спасибо за вполне упорядоченные ссылки! Почему такие глобальные перерывы, запись в декабре, полгода прошло...?

  • @user-fe2tx3nx9d
    @user-fe2tx3nx9d 10 місяців тому

    Отличный подкаст! Но не хватает тайм кодов

  • @vladimirlysov9029
    @vladimirlysov9029 10 місяців тому

    Лучший подкаст! Спасибо за выпуск

  • @Dinof_
    @Dinof_ 10 місяців тому

    Курсы топ

  • @petyap7600
    @petyap7600 10 місяців тому

    "За 2 недели натренируешь алгоритмы и проходишь собеседование." Гость просто гений у вас.

    • @warpme
      @warpme 9 місяців тому

      "Человечество ещё ничего лучше не придумало" :) лучше чем зазубрить стандартные решения и вывалить их на собесе.

  • @dmitriipetrov4081
    @dmitriipetrov4081 11 місяців тому

    Спасибо

  • @OO-06-MIX-PL
    @OO-06-MIX-PL 11 місяців тому

    У гостя огромная проф.деформация. Он зашёл в "лес" и видит только деревья. Основная задача аналитика - подготовка решений, принятие решений (совместно или самостоятельно) и разработка систем автоматического принятия решений. Т.о. это всегда про принятие решения: сначала решения принимает человек-эксперт, и для этого разрабатываются инструменты типа дашбордов, и т.д. потом решение принимает информационная система, и для этого строятся конвейеры, в т.ч. на основе моделей машинного обучения. Решения принимаются на основе анализа набора некоторых фактов из прошлого и для этого нужны разнообразные базы данных, и соотв. конвейеры для наполнения этих баз данных (некоторые факты реального мира представлены в виде данных хранимых в соотв. БД. Опираясь на эти данные эксперты формируют соотв. решения, необходимые для оптимизации поведения существ. систем)

  • @maximkosey5549
    @maximkosey5549 11 місяців тому

    Метод Фейнмана для того чтобы самому обучиться нужно учить других

  • @alenap.8
    @alenap.8 11 місяців тому

    Спасибо огромное за шикарные курсы! я всем советую и сама их прохожу)

  • @admi1986
    @admi1986 11 місяців тому

    было интересно послушать. одна звезда))

  • @Alex-if6mv
    @Alex-if6mv 11 місяців тому

    Ну вот и дослушал 45 подкастов. Спасибо, очень интересно.