Из этого выпуска вы узнаете о том, что такое машинное обучение (machine learning), какие бывают нейронные сети, что такое data sets и чем инженер машинного обучения отличается от data scientist.
В гостях CTO компании Яндекс.Дзен - Антон Фролов.
Кроме того, у Антона история обычного парня, который не блистал знаниями ни в школе, ни в универе, но добился многого к своим годам.
Так что, заваривайте чаинский/кофеинский и погнали! 😉
~~~~~~~~~~~~~~
ЛЮБИМЫЙ ПАРТНЁР ELBRUS CODING BOOTCAMP
Elbrus - это лучший формат обучения программированию.
У ребят идет набор в новый поток, подробнее тут: clck.ru/NmqtM
Старт 6 июля. Вступительные экзамены до конца июня, ПОСПЕШИ!😎
~~~~~~~~~~~~~~
Linkedin Антона: / anton-frolov-15912047
Емейл для связи: anton-fr@yandex-team.ru
Аудио-версия выпуска: bit.ly/3dsavWt
Материалы из выпуска: t.me/itbeard/393
______________________________
АЙТИБОРОДА В ИНТЕРНЕТЕ:
🔹 Сайт - itbeard.com
🔹 UKposts - / itbeard
🔹 SoundCloud - / itbeard
🔹 Discord - s.itbeard.com/discord
🔹 Telegram - t.me/itbeard
🔹 Instagram - / itbeard
🔸 Стать спонсором - ukposts.infojoin
______________________________
00:00 - Начало
01:14 - Про себя
07:55 - РЕКЛАМА
11:32 - Разработка процессоров
22:21 - О переездах в Европу на ПМЖ
24:51 - Переход в Касперский
28:06 - Переход в Яндекс
34:29 - О PhD
37:41 - Переход в Дзен
41:23 - Примеры алгоритмических фидов
42:15 - Что такое Machine Learning
45:23 - О хайпе ML
46:09 - Почему считают на видео-картах
47:36 - В каких областях применяется ML
49:01 - Когда применять ML целесообразно
50:11 - Как называют спеца в ML и чем он занимается
52:16 - Что такое модель данных
53:24 - Почему важно выбрать удачную модель
56:55 - Кто работает в ML - градации специалистов
1:00:16 - Отличие датасаентиста от инженера по машинному обучению
1:04:41 - Реально ли начать учится ML у себя на ноутбуке
1:05:59 - Типы моделей машинного обучения
1:10:26 - Про нейросети
1:12:48 - Разметка данных
1:13:57 - Проблемы в ML
1:15:26 - GAN - конкурирующие сети
1:19:36 - Самообучающиеся модели
1:22:09 - Про Искусственный Интеллект
1:27:17 - Как стать ML инженером
1:35:08 - Про собеседования
1:37:43 - Источники знаний для ML-специалиста
1:39:07 - Хобби и занятия по-за работой
#айтиборода #ityoutubersru