Skip to main content
Machine Learning Podcast

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. 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.ru
Телеграм-канал: https://t.me/toBeAnMLspecialist
Я в телеграме: @kmsint
Listen on
Where to listen
Apple Podcasts Logo

Apple Podcasts

Breaker Logo

Breaker

Google Podcasts Logo

Google Podcasts

Overcast Logo

Overcast

Pocket Casts Logo

Pocket Casts

RadioPublic Logo

RadioPublic

Spotify Logo

Spotify

Currently playing episode

#004 ML Иван Ямщиков. Автоэнкодеры

Machine Learning Podcast

1x
#008 ML Григорий Сапунов. Перспективы появления Искусственного Интеллекта общего назначения
В гостях Григорий Сапунов - кандидат технических наук, CTO компании Intento, а в прошлом - руководитель команды разработки Яндекс-новостей. Обсудили с Григорием возможные направления, из которых может (или не может) возникнуть искусственный интеллект общего назначения. Поговорили про эволюционный подход, про развитие капсульных сетей, авто-ML, проблемы софта и железа в современном машинном обучении. Получилось насыщенно и интересно! Ссылки выпуска:  Компания intento, в которой Григорий является со-основателем и техническим директором (https://inten.to/) Сайт компании Numenta, занимающейся машинным интеллектом (https://numenta.com/)  Небольшая статья на Хабре про капсульные нейронные сети Хинтона (https://habr.com/ru/post/417223/) Статья "The Hardware Lottery", рекомендованная Григорием к прочтению (https://arxiv.org/pdf/2009.06489.pdf) Группа CyberBiology, посвященная эволюционным вычислениям (https://vk.com/cyberbiology) Канал Григория в телеграме "gonzo-обзоры ML статей" (https://t.me/gonzo_ML) Буду благодарен за обратную связь! Оставляйте ваши комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :) Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist) Телеграм автора подкаста (https://t.me/kmsint) Со мной также можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru Music by Audionautix.com
1:04:49
October 18, 2020
#007 ML Евгений Разинков. Управление коммерческой разработкой в ML
В этом выпуске в гостях у меня Евгений Разинков - кандидат физико-математических наук, руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения Группы компаний FIX, директор по науке компании Pr3vision Technologies Inc., старший преподаватель кафедры системного анализа и информационных технологий института ВМиИТ Казанского Федерального Университета. Поговорили про управление командой в коммерческой разработке, обсудили этапы разработки в области машинного обучения, плюсы и минусы профессии дата-сайентиста, перспективы машинного обучения и проблемы, которые сулят нам корпорации, занимающиеся исследованиями и разработками в области машинного обучения и многое другое интересное! Ссылки выпуска: Курс Стэнфордского университета по сверточным нейронным сетям и распознаванию образов cs231n (http://cs231n.stanford.edu/) Курс Стэнфордского университета по обучению с подкреплением cs234 (http://web.stanford.edu/class/cs234/index.html)  Евгений ведет свой YouTube-канал, на котором можно найти отличные лекции по машинному обучению (http://video.razinkov.ai/), телеграм-канал с анонсами лекций, видео, материалами по AI (https://t.me/razinkov_ai), паблик в ВК (http://vk.com/razinkov_ai), а также веб-сайт, на котором можно найти интересующую информацию о Евгении и его деятельности (http://razinkov.ai/) Буду благодарен за обратную связь! Оставляйте ваши комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :) Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist) Телеграм автора подкаста (https://t.me/kmsint) Со мной также можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru Music by Audionautix.com
1:13:26
September 30, 2020
#006 ML Основы нейросетей ч.1
В 6-м выпуске рассказываю о том, как устроен отдельный нейрон - основной строительный кирпичик нейросетей. Какие задачи он решать может, а какие не может. О том, почему именно нейросети сейчас испытывают такой подъем, среди методов машинного обучения. Как простейший нейрон может выступать в роли логических гейтов и можно ли собрать компьютер полностью на нейросетевой архитектуре. Приятного прослушивания! Ссылки выпуска: Статья на Хабре "7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х" (https://habr.com/ru/post/68365/) Статья "Нейронные сети. Основы" с хорошими иллюстрациями (http://synset.com/ai/ru/nn/NeuralNet_01_Intro.html) Отзыв на книгу Петцольда "Код. Тайный язык информатики" на Хабре (https://habr.com/ru/post/68365/) Курс на Coursera "From NAND to Tetris" (https://www.coursera.org/learn/build-a-computer/home/welcome) Буду благодарен за обратную связь! Оставляйте ваши комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :) Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist) Телеграм автора подкаста (https://t.me/kmsint) Со мной также можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru Music by Audionautix.com
42:28
September 20, 2020
#005 ML Николай Иванов. NLP. GPT-3. Replika
В 5-м выпуске я общался со специалистом в области NLP (Natural Language Processing) Николаем Ивановым. Николай рассказал про то, как устроена обработка естественного языка, чем хороши модели GPT от OpenAI и как GPT-3 ведет себя в проекте Replika - виртуальном друге довольно хорошего качества. Отдельного внимания заслуживает история появления проекта Replika, от которой у меня появилось ощущение, что именно с нее вдохновлялись авторы одной из серий "Черного зеркала". Приятного прослушивания! Ссылки выпуска: Выпуск подкаста "Подлодка" - интервью с коллегой Николая (https://podlodka.io/176) Как работает GPT-3 (на английском) (https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/) Виртуальный друг - Replika (https://replika.ai/) Тот самый курс от Andrew Ng (https://www.coursera.org/learn/machine-learning) Буду благодарен за обратную связь! Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :) Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist) Со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru
1:00:06
August 23, 2020
#004 ML Иван Ямщиков. Автоэнкодеры
Это 4-й выпуск подкаста, посвященного машинному обучению. И в этот раз я записывался не один, а с Иваном Ямщиковым - специалистом, в отличие от меня, по машинному обучению, реализовавшим многие интересные проекты в этой области и продолжающим развивать эту область. Иван работал аналитиком в Яндексе, занимается наукой в области NLP (Natural Language Processing) и является евангелистом компании Abbey. В подкасте мы сначала немного поговорили на отвлеченные темы: про роботов, продление жизни и трансгуманизм, а потом Иван довольно подробно и простым языком рассказал про нейросети и про отдельный их класс - автоэнкодеры. По мне, выпуск получился интересным! Ссылки выпуска: Послушать Нейронную оборону (https://music.yandex.ru/artist/4445922) Открытие YaC 2017, на которой оркестр исполнял музыку в стиле Скрябина, сгенерированную нейросетью (https://youtu.be/5bfI3bhiRa4) Книги, рекомендованные Иваном: 1. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей (Николенко, Кадурин, Архангельская) 2. Глубокое обучение на Python (Ф.Шолле) 3. Глубокое обучение (Ян Гудфеллоу, Бенджио Иошуа) https://towardsdatascience.com/ - блог с большим количеством примеров и туториалов Курс "Введение в машинное обучение" от ВШЭ и Яндекса (https://ru.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie) Курс "Специализация Машинное обучение и анализ данных" (https://ru.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis) Статья на медиуме про лучшие бесплатные курсы по машинному обучению (https://medium.com/nuances-of-programming/%D1%82%D0%BE%D0%BF-10-%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%B2-%D0%BF%D0%BE-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%B8-%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8E-%D0%B2-2020-1e1d870a24b7) Курс fast.ai (https://www.fast.ai/) Буду благодарен за обратную связь! Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :) Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist) Со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru
57:28
July 11, 2020
#003 ML Методы машинного обучения
В 3-м выпуске подкаста мы поговорим об основных методах машинного обучения. Если вы только начинаете свой путь в этой интереснейшей области искусственного интеллекта, выпуск может показаться вам несколько перегруженным новой терминологией, но не стоит этого пугаться. Чем чаще вы будете встречаться с новыми терминами, тем быстрее они станут понятными и привычными. И вы с легкостью начнете отличать классификацию и регрессию, будете понимать сильные и слабые стороны машины опорных векторов, деревьев решений, нейросетей и других страшных слов :) Интересного вам прослушивания! Буду благодарен за обратную связь! Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :) Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist) Со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru Music by Audionautix.com
28:10
February 25, 2020
#002 ML История Искусственного интеллекта
Приветствую вас во втором выпуске подкаста, посвященного машинному обучению от неспециалиста для неспециалистов! Предлагаю совершить увлекательное путешествие по основным вехам развития дисциплины Искусственный интеллект. Почему полные романтики и ожиданий периоды бурного развития искусственного интеллекта сменялись затяжными "зимами" околонулевого интереса ивесторов, общества и даже самих ученых? Давайте разберемся Буду благодарен за обратную связь! Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше! Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по ML" Со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru Music by Audionautix.com
42:52
January 25, 2020
#001 ML Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети. В чем разница?
Это первый (пилотный) выпуск подкаста, посвященного машинному обучению, от неспециалиста для неспециалистов. Рассказываю о своей мотивации начать делать подкаст по теме Machine Learning, о том кому и для чего имеет смысл его слушать и о разнице в терминах искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и нейросети.  Буду благодарен за обратную связь!  Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше! Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по ML" Со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru Music by Audionautix.com
22:04
January 15, 2020