
![[I'ML]](https://pod-engine-public.nyc3.cdn.digitaloceanspaces.com/images/ljlBJnzVdVIcBC3V53hmu3e0HW8qGDmdUz2vuruOVBU.png)
- 11
- Episodes
- 2024
- First episode
About [I'ML]
[I'ML] — подкаст от конференции для всех, кто интересуется ML и использует его в работе. В эфире гости и ведущие обсуждают настоящее и будущее машинного обучения, рассказывают про развитие известных ML-проектов. Делятся успешным опытом, челленджами и фейлами при внедрении ML.
- Publisher
- imlconf
- Category
- technology
- Language
- ru
- Explicit
- No
- First episode
- 10 Jan 2024
- Latest episode
- 3 Mar 2025
Latest episodes
11 episodes in the feed.

3 Mar 2025
[IML + PiterPy] Современный ИИ
Две конференции, связанные с ML, встречаются в совместном выпуске подкастов PiterPy и IML — уже на всех площадках! Когда два DS-а садятся обсуждать современный ИИ, разговор может пойти по любому сценарию. На этот раз мы держали себя в рамках — говорили про современный ИИ и его влияние на разработку. Затронули ассистентов, бенчмарки и модных ныне агентов. Чувствуют ли разработчики эффект зловещей долины при работе с ними?.. Темы выпуска: — При каких условиях ассистенты могут помочь или навредить разработке. — Агенты LLM. В очередной раз мы разобрались, что это такое. — Можно ли доверять бенчмаркам. — Где баланс между производительностью и стоимостью железа. Гости выпуска: Валентин Малых — NLP-инженер в MTS AI. Андрей Кузнецов — Head of ML в Positive Technologies. Ведущий: Андрей Дмитриев — программист, директор по производству в JUG Ru Group. Подробнее об IML: Сайт — https://jrg.su/v4xZgX Telegram-канал — https://jrg.su/mKbB4x Подробнее о РiterPy: Сайт — https://jrg.su/9XLCWt Telegram-канал — https://jrg.su/GNkGFr Подкаст на других площадках: — YouTube — https://jrg.su/ePZwtW — VK Видео — https://jrg.su/6HuDYt — ВКонтакте — https://jrg.su/637DPv

28 May 2024
[I’ML] ML-медиапространство
Жизнь ML-специалиста — это постоянное исследование. Какие статьи и новости читать, чтобы не отстать от трендов? Разбираемся вместе с редакторами тематических Telegram-каналов. Выпуск посвящен трем главным группам трендов. Продукты, которые меняют мир: мультимодальные модели в разных доменах, общение ИИ с человеком и виртуальные друзья. Разберемся, куда двигаются большие корпорации и стартапы. Исследовательские тренды: робототехника и LLM, ML в биотехе и медицине, железо для AI, интерпретируемость и alignment моделей. ML и мир вокруг: политическая и этическая регуляция, виртуальные фотомодели, централизация в разработке AI, локализация и «AI для всех». Также в подкасте — о том, как устроена жизнь и работа редактора новостного канала. Гости выпуска: Влада Пухкало — co-founder XOR media, главный редактор канала Data Secrets (t.me/data_secrets), магистр ИТМО AI Talent Hub. Иван Кущенко — founder XOR media, главный редактор канала XOR (t.me/xor_journal). Ведущий: Андрей Дмитриев — программист, директор по производству в JUG Ru Group. ______________ Ссылки на обсуждаемые новости, полезные и интересные материалы: — https://futuretodayinstitute.com/trends/ (https://futuretodayinstitute.com/trends/) — https://community.intel.com/t5/Blogs/Tech-Innovation/Artificial-Intelligence-AI/AI-in-Focus-Intel-Liftoff-s-2024-Trend-Analysis-and-Predictions/post/1570094 (https://community.intel.com/t5/Blogs/Tech-Innovation/Artificial-Intelligence-AI/AI-in-Focus-Intel-Liftoff-s-2024-Trend-Analysis-and-Predictions/post/1570094) — https://www.dhs.gov/news/2024/04/26/over-20-technology-and-critical-infrastructure-executives-civil-rights-leaders (https://www.dhs.gov/news/2024/04/26/over-20-technology-and-critical-infrastructure-executives-civil-rights-leaders) — https://www.nytimes.com/2024/04/06/technology/tech-giants-harvest-data-artificial-intelligence.html?smid=nytcore-ios-share&sgrp=c-cb (https://www.nytimes.com/2024/04/06/technology/tech-giants-harvest-data-artificial-intelligence.html?smid=nytcore-ios-share&sgrp=c-cb) — https://datasecrets.ru/news/8 (https://datasecrets.ru/news/8) — https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-platform-arrives-to-power-a-new-era-of-computing (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-platform-arrives-to-power-a-new-era-of-computing) — https://www.reuters.com/technology/ai-chip-demand-forces-huawei-slow-smartphone-production-sources-2024-02-05/ (https://www.reuters.com/technology/ai-chip-demand-forces-huawei-slow-smartphone-production-sources-2024-02-05/) — https://www.wired.com/story/openai-buy-ai-chips-startup-sam-altman/ (https://www.wired.com/story/openai-buy-ai-chips-startup-sam-altman/) ____________ Подписывайтесь на наши соцсети, чтобы не пропустить следующие выпуски и новости предстоящей конференции. — VK: https://vk.com/imlconf (https://vk.com/imlconf) — Telegram-чат: https://t.me/iml_chat (https://t.me/iml_chat) — Telegram-канал: https://t.me/iml_conf (https://t.me/iml_conf) Сайт I’ML: https://imlconf.com/ (https://imlconf.com/)

14 May 2024
[I'ML] Как работает компьютерное зрение. Подкаст с директором ML-департамента MTS AI
Общаемся про CV и не только с директором ML-департамента MTS AI Даниилом Киреевым. В выпуске говорим про: — Задачи, которые решает CV — на примере детекции драк на фото и видео. — Эксперименты и работу с датасетами. — Набор моделей, которые должен знать CV-инженер. — Мысленный эксперимент с пет-проектом вселенского масштаба и его запуск на мобильном девайсе. — Жизнь CV-инженера — от простого сотрудника до руководителя команды и директора, влияющего на бизнес. — Успешный старт с новым продуктом и определение задач бизнеса. Ведущий: Дмитрий Савостьянов — создатель генератора Artifactory.ai и голосового помощника для геймеров GOSU.AI.

3 Apr 2024
[I'ML] AutoML в банкинге
Как ML и DS помогают строить финансовое будущее людям и крупным банкам? Выясняем в выпуске про автоматизированное машинное обучение. Обсуждаем области применения AutoML в банках: персональные ассистенты, CV, документооборот, скоринги и боты для торговли на биржах. Рассматриваем Python-библиотеки для факторного анализа, LAMA и других задач, в которых хорош AutoML. Гость выпуска: Андрей Сухань — CDO. Больше 10 лет использует цифры, чтобы искать неочевидное и объяснять происходящее в бизнесе простыми словами Ведущий: Александр Толмачев — директор по машинному обучению и анализу данных в Ozon Fintech.

20 Mar 2024
[I'ML] ML для сервисов доставки
Как ML используют в доставке? Рассказывает Антонина Горячева из СберМаркета — Head of ML по жизни и ML-инженер в душе. В этом выпуске: — Специфика ML в логистике: какие данные собирают и что предсказывают, как создают алгоритмы для разных доставок – плановой, быстрой и в периоды повышенного спроса. — Где тестируют алгоритмы: платформа экспериментов и фокус-группы. — Реальные бизнес-процессы: взаимодействие с клиентами, итеративность, метрики и прогнозы заказов для найма курьеров. — Немного инсайдов из UX, маркетинга и полевой работы. Ведущая выпуска: Елизавета Пушкарева — участница Программного комитета I’ML, победитель хакатонов, Data Scientist в Точке и стартапер в одном флаконе.

6 Mar 2024
[I'ML] ML System Design
Разбираемся, что такое ML System Design Document — когда его внедрять, кто этим должен заниматься, и что вообще подразумевается под System Design для ML-специфики. В этом выпуске — шаблон и структура ML System Design Document, его отличие от требований BRQ и SRS, а также кейсы внедрения — успешные и не очень. Гости выпуска: — Дмитрий Колодезев — инженер, консультант и предприниматель. Автор курса по ML System Design, соведущий канала ReliableML, главный по датазавтракам в Новосибирске. — Ирина Голощапова — CDO Operations в Raiffeisenbank. Соведущая сообщества Reliable ML. PhD. Ведущий: Александр Толмачев — директор по машинному обучению и анализу данных в Ozon Fintech.

7 Feb 2024
[I'ML] NLP-метрики на практике
Вы обучили модель, а как объяснить ее профиты бизнесу? Об этом — в пятом выпуске подкаста I'ML. Разбираем нюансы NLP-метрик, их неочевидную связь с бизнес-метриками. Смотрим на кейсы из практики оценки качества моделей, работающих с естественным языком: диалоговые системы, суммаризацию и машинный перевод. Говорим про метрики для работы с кодогенерацией. Как оценить влияние Copilot на бизнес и жизнь разработчика. Поднимаем и философские вопросы — про доверие профессионалам и роль людей в создании новых метрик. Гость выпуска: Валентин Малых — NLP-инженер с 10-летним опытом. Руководитель направления NLP-исследований в MTS AI. Ведущий: Павел Филонов — независимый эксперт в областях C++, ML и Data Science.

31 Jan 2024
[I'ML] Доставка ML-моделей в продакшен
Продолжаем говорить о доставке моделей в прод. На этот раз — о задачах, с которыми сталкивается компания на всех этапах. Начинаем с данных, которые собирают Data Science-специалисты, продолжаем обучением моделей и заканчиваем пайплайнами для вывода в прод. В выпуске обсуждаем: — с чего начать изменения; — работу с датасетами, на которых учится модель; — окружение — от хранилищ данных до пайплайнов; — проверку экспериментов и доставку моделей в прод; — инструменты и тесты моделей. Гости выпуска: — Андрей Качетов — руководитель группы разработки сервисов и продуктов в Data Science и ML. Помогает находить в данных новую ценность для бизнеса и для людей. — Иван Шмаков — ML-инженер. Начал катить модели в прод, когда VGG-16 была топовой. Ведущие: — Александр Толмачев — руководит аналитикой, хранилищем и моделированием в Ozon. — Максим Стаценко — руководитель службы подготовки и анализа больших данных в Яндексе. Подписывайтесь на наши соцсети, чтобы не пропустить следующие выпуски и новости предстоящей конференции. — VK: https://vk.com/imlconf (https://vk.com/imlconf) — Telegram-чат: https://t.me/iml_chat (https://t.me/iml_chat) — Telegram-канал: https://t.me/iml_conf (https://t.me/iml_conf) Сайт I’ML: https://imlconf.com/ (https://imlconf.com/)

16 Jan 2024
[I'ML] Инфраструктура & MLOps
Не каждый инженер согласится строить ML-инфраструктуру и проводить непредсказуемые эксперименты. Но кто-то должен этим заниматься. Говорим об ML-инженерах, которые выбирают путь работы с инфраструктурой, и выясняем, как сделать эту работу качественнее. В этом выпуске обсуждаем: — как выводить модели в прод быстро; — что должен понимать руководитель команды, которая занимается ML-инфраструктурой; — как взаимодействовать с разработчиками и передавать наработки команде инженеров. Не забыли и техническую конкретику: Data-платформу как фундамент ML-инфраструктуры и работу с потоками данных. Ведущий выпуска — Андрей Кузнецов, Андрей Кузнецов, директор по машинному обучению «Одноклассников». Полезные ссылки: — Статья от Google «MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning»: https://cutt.ly/0wKw50Xl — Книга Мартина Клеппмана «Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка»: https://cutt.ly/GwKw6shl — Доклад Михаила Марюфича «CI/CD для Ml-моделей и датасетов»: https://cutt.ly/swKw6EP8 Подписывайтесь на наши соцсети, чтобы не пропустить следующие выпуски и новости предстоящей конференции. — VK: https://vk.com/imlconf — Telegram-чат: https://t.me/iml_chat — Telegram-канал: https://t.me/iml_conf Сайт I’ML: https://imlconf.com/

10 Jan 2024
[I'ML] Мультимодальные модели
В этом выпуске говорим про мультимодальные модели: как они появились; на каких данных обучаются сейчас и будут обучаться в недалеком будущем; чем они похожи на нейронные сети внутри человека; к какой структуре придут мультимодальные модели. Гость выпуска — Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта Яндекса. Ведущий — Павел Филонов, независимый эксперт в областях C++, ML и Data Science.

10 Jan 2024
[I'ML] Чем сложны LLM
Обсуждаем языковые модели, сдвиг парадигм в ML и челленджи, с которыми столкнулись при создании GigaChat от Сбера. Среди тем выпуска: работа с данными, претрейн и токенизация; эксперименты с параметрами обучения; кратно растущие требования к GPU и другому железу; мультимодальность и встраивание LLM в экосистему; починка фактологии и походы в поиск. Гость выпуска: Сергей Марков — специалист в области ИИ, начальник управления экспериментальных систем машинного обучения в дивизионе общих сервисов «Салют» Сбера. Ведущий: Александр Толмачев. Он руководит аналитикой, хранилищем и моделированием в Ozon. А еще преподает в Яндекс Практикуме, ВШЭ и Skolkovo.
Contact [I'ML]
- Guest appearances
- Books guests
Based on episode analysis; this does not confirm that the show is currently accepting guests.
Host of [I'ML]?
Claim your podcast to manage its listing and keep your show details accurate.
Pod Engine is an independent podcast discovery and analytics service and is not affiliated with or endorsed by this podcast. Artwork and show content belong to their owners. Full legal notice.
Explore this show
Podcast research with Pod Engine