Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)

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: kms101@yandex.ruСообщество подкаста в ВК: https://vk.com/mlpodcastТелеграм-канал: https://t.me/toBeAnMLspecialistЯ в телеграме: @kmsint

Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) is a technology podcast hosted by Mikhail, with 80 episodes on record and a Required Pod Score of 80. PitchCentric scores this show on Booking Probability, Listen Score, and live audience signals refreshed every 24 hours.

Mikhail hosts Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast), a technology show with 80 episodes published.

Our AI reads these to draft pitches. Use them as grounding for a pitch that cites a real guest and a specific topic.

• 

  Episode #2

  #080 Антон Полднев. ML в рекламе в режиме хайлоада

  May 26, 20261h 26mS7

  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: kms101@yandex.ru 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/ )

  ListenShow Notes
• 

  Episode #1

  #079 Николай Полярный. Про компьютерное зрение, оптимизацию вычислений и преподавание лучшим школьникам

  Apr 30, 20261h 42mS7

  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 программирование в школе. Что такое фотограмметрия? Зачем нужны цифровые двойники деревьев? Используют ли до сих пор классические ML-алгоритмы в CV или всё захватили нейросети? Зачем алгоритмам машинного обучения нужен зазеркальный мир? Почему в научных статьях критически важен буквально каждый абзац и как это связано с проблемой воспроизводимости исследований? Как стать экспертом по профилированию? Как спидранят разработчики? Как не потеряться в бесконечном бэклоге? Как LLM-ки помогают готовить учебные материалы в Сириусе? Много ли бюрократии в современных школах? Какие есть сложности с проектными подходами в обучении? Обо всём этом в выпуске!<p><br /></p><p>Ссылки выпуска:</p><p>Курс Николая по вычислениям на видеокартах (https://www.youtube.com/playlist?list=PL5p-5hHpsHBoIL4WI6OaPdWpCTkr774zN)</p><p>Курс Николая по фотограмметрии (https://www.youtube.com/playlist?list=PL5p-5hHpsHBp4yTpeZJ_QMSmJPAuov-VF)</p><p>Телеграм-канал Николая (https://t.me/UnicornGlade)</p><p><br /></p><p>Буду благодарен за обратную связь!</p><p><br /></p><p>Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)</p><p>Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)</p><p>Также со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru</p><p><br /></p><p>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!</p><p>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_79).</p><p><br /></p><p>Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)</p><p><br /></p>

  ListenShow Notes
• 

  Episode #10

  #078 Станислав Петров. Про ML в маркетинге.

  Mar 24, 20261h 5mS6

  <p>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!</p><p><br /></p>Ссылки выпуска:<p><br /></p><p>Станислав Петров в LinkedIn (https://id.linkedin.com/in/stanislav-petrov-bba1799a)</p><p>Телеграм-канал Евгения Мунина про ML advertising (https://t.me/dsinsights) </p><p>Крутой блог для всякой байесовщины (juanitorduz.github.io) применительно не только к маркетингу, но и для многого другого</p><p>Статьи Станислава на Хабре:</p><p>- Введение в МММ. Часть 1 (https://habr.com/ru/articles/803359/)</p><p>- Введение в МММ. Часть 2 (https://habr.com/ru/articles/803687/)</p><p><br /></p><p>Буду благодарен за обратную связь!</p><p>Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)</p><p><br /></p><p>Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)</p><p>Также со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru</p><p><br /></p><p>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!</p><p><br /></p><p>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).</p><p><br /></p><p>Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)</p><p></p>

  ListenShow Notes
• 

  Episode #9

  #077 Лекс Кравецкий. Про образование. ИИ - это причина назревающих изменений или катализатор?

  Dec 31, 20251h 42mS6

  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!<p><br /></p><p>Ссылки выпуска:</p><p><br /></p><p>YouTube-канал Лекса (https://www.youtube.com/@KravetskiLex)</p><p>Мысли Лекса в ЖЖ (https://lex-kravetski.livejournal.com/)</p><p>Телеграм-канал Лекса (https://t.me/lexkravetski)</p><p><br /></p><p>Буду благодарен за обратную связь!</p><p><br /></p><p>Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)</p><p><br /></p><p>Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)</p><p>Также со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru</p><p><br /></p><p>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!</p><p>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).</p><p><br /></p><p>Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)</p>

  ListenShow Notes
• 

  Episode #8

  #076 Алексей Толстиков. Про Школу Анализа Данных. Зачем? Кому? Как?

  Nov 21, 20251h 31mS6

  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!<p><br /></p><p>Ссылки выпуска:</p><p><br /></p><p>ШАД (https://shad.yandex.ru)</p><p>Все в ШАД - телеграм-канал с полезными материалами для подготовки к поступлению (https://t.me/vse_v_shad)</p><p><br /></p><p>Буду благодарен за обратную связь!</p><p><br /></p><p>Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)</p><p>Обо мне (https://t.me/toBeAnMLspecialist/935)</p><p>Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)</p><p>Ещё со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru</p><p><br /></p><p>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!</p><p>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).</p><p><br /></p><p>Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)</p>

  ListenShow Notes

Based on semantic analysis of episode topics and host coverage, this show is a strong guest fit for executives in:

Industry fit is computed by PitchCentric using vector embeddings of the show's episode catalog.