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.ru
Сообщество подкаста в ВК: https://vk.com/mlpodcast
Телеграм-канал: https://t.me/toBeAnMLspecialist
Я в телеграме: @kmsint
#080 Антон Полднев. ML в рекламе в режиме хайлоада
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/)
30 Apr 2026
#079 Николай Полярный. Про компьютерное зрение, оптимизацию вычислений и преподавание лучшим школьникам
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!
Ссылки выпуска:
Курс Николая по вычислениям на видеокартах ( https://www.youtube.com/playlist?list=PL5p-5hHpsHBoIL4WI6OaPdWpCTkr774zN)
Курс Николая по фотограмметрии ( https://www.youtube.com/playlist?list=PL5p-5hHpsHBp4yTpeZJ_QMSmJPAuov-VF)
Телеграм-канал Николая ( https://t.me/UnicornGlade)
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_79).
Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом ( https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)
24 Mar 2026
#078 Станислав Петров. Про ML в маркетинге.
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!
Ссылки выпуска:
Станислав Петров в LinkedIn ( https://id.linkedin.com/in/stanislav-petrov-bba1799a)
Телеграм-канал Евгения Мунина про ML advertising ( https://t.me/dsinsights)
Крутой блог для всякой байесовщины ( juanitorduz.github.io) применительно не только к маркетингу, но и для многого другого
Статьи Станислава на Хабре:
- Введение в МММ. Часть 1 ( https://habr.com/ru/articles/803359/)
- Введение в МММ. Часть 2 ( https://habr.com/ru/articles/803687/)
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_78).
Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом ( https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)
Reach and audience
Public platform figures. Ratings count people who left a rating, not total listeners.
Apple Podcasts (US)
5.0 / 5
2 ratings
Contact Machine Learning Podcast
Guest appearances
Books guests
Based on episode analysis; this does not confirm that the show is currently accepting guests.
Host of Machine Learning Podcast?
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
