Об ML простыми словами. Применение AI в разработке

Присоединяйся к нашей реферальной программе: Делимся экспертизой в TG-канале подпишись: Хабр Cloudru подпишись: Попробуй наше облако бесплатно Ведущие: Саша Стародубцев AlexStarodubcev: t.mejsforbeginners Никита Ершов Никита Пустовойтов: 17 лет в Data ScienceMachine LearningAI ex-Top 300 Kaggle Data Science World Ranking cобирал команды с нуля и растил до 20-30 человек управлял командами 50-100 человек работал в корпорациях на уровне CEO-1CEO-2 был фаундером в deep-tech стартапах запускал спин-оффы инвестировал как бизнес-ангел был в роли CEOCTO Данил Сивцов: ML инженер разрабатывает инфраструктуру обучения и инференса умеет ускорять нейронные сети и создавать распределенные системы Работает над инфраструктурой рекомендательных систем в одной из самых крупных ИТ-компаний раньше делал платформу для MLOps и обучал AI-модели в других компаниях. Закончил ВМК МГУ учится в ШАДе и на ФКН в ВШЭ. Таймкоды: 00:00 Введение 03:11 Мифы о машинном обучении 10:08 Возможности самообучения моделей 12:23 Нейросети и их развитие 14:53 Нейросети в бизнесе 18:33 Нейросети как математические операции 22:30 Алгоритмические секции и дата-пойнтинг 26:42 ChatGPT и его возможности 29:38 Обучение и масштабирование нейронных сетей 31:18 Имбединги и нейронные сети 33:09 Примеры использования имбедингов 35:14 Важность качества нейронных сетей 36:43 Примеры неудачных нейронных сетей 50:03 Прогноз погоды 56:22 Использование нейронных сетей в играх и ритейле 01:00:54 Риски использования нейронных сетей и мораль 01:02:41 Гачи и нейронки 01:04:39 Квантовые компьютеры 01:08:31 Мифы о машинном обучении 01:10:08 Реальность машинного обучения 01:14:41 Работа с нестабильными моделями 01:18:14 Тестирование и ответственность 01:20:15 Звук мотора для электросамокатов 01:21:10 Обсуждение работы с моделями 01:24:58 Инференция и обучение моделей 01:28:07 Медицинские рекомендательные системы 01:30:29 Примеры медицинских рекомендательных систем 01:32:31 Применение машинного обучения в различных сферах 01:36:40 Собеседования и найм новых сотрудников 01:41:03 Работа с проектами и оценка эффективности 01:51:20 Зарплаты джуниоров и сеньоров в ML 01:56:49 Обсуждение контрактов и оценки 01:57:49 Стартапы и опыт 02:00:18 Заключение,

#