![Machine Learning Podcast](/img/default-banner.jpg)
- 52
- 90 588
Machine Learning Podcast
Registrace 27. 07. 2019
Говорят, что хороший метод чему-то научиться - это учить других. У автора канала есть цель - стать специалистом в области искусственного интеллекта (ИИ, машинное обучение, нейросети etc.) и видеоролики здесь будут чем-то вроде конспекта по изучаемым темам. Объяснение материала будет даваться достаточно простым языком, потому что есть еще одно расхожее мнение, что если что-то сложное ты можешь объяснить просто, значит, ты понимаешь материал на хорошем уровне. Автор будет учиться, разбираться, делиться материалами, объяснять сложные и не очень темы и выполнять практические задания. Если вам хотя бы немного будет интересно и полезно, то все не зря!
Телеграм-канал: t.me/toBeAnMLspecialist
Телеграм-канал: t.me/toBeAnMLspecialist
#052 ML Юрий Кацер. Анализ и прогнозирование временных рядов и можно ли зарабатывать с их помощью
В гостях Юрий Кацер - эксперт по анализу данных и машинному обучению в промышленности, DS team lead Conundrum.ai. В выпуске говорим о том, что такое временные ряды и как их можно анализировать и прогнозировать с помощью машинного обучения. Какие задачи из реального мира сводятся к анализу временных рядов? Как работать с некачественными данными? Почему техобслуживание даже одной детали большой системы может привести к тому, что ML-модель отправится на свалку истории? Имеет ли смысл методы анализа временных рядов применять для того, чтобы угадать курс биткоина? С чего начать погружение в область? И как экономить деньги компании на сезонности? Обо всем этом в выпуске подкаста!
Ссылки выпуска:
Телеграм-канал Юрия о задачах ML в промышленности и не только (t.me/DataKatser)
Пост со ссылками на открытые датасеты с промышленными данными (t.me/DataKatser/62)
Одна из лучших лекций на русском про прогнозирование временных рядов (czcams.com/video/u433nrxdf5k/video.html)
Набор блокнотов и презентация по анализу временных рядов (github.com/DataForScience/Timeseries/tree/master)
Выпуск подкаста на mawe - mlpodcast.mave.digital/ep-52
Все выпуски подкаста на mawe - mlpodcast.mave.digital
Подкаст на Apple Podcasts - podcasts.apple.com/ru/podcast/machine-learning-podcast/id1495052772
Подкаст на Google Подкастах - podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9hbmNob3IuZm0vcy8xMjU4NGM1OC9wb2RjYXN0L3Jzcw==
Подкаст в Яндекс Музыке - music.yandex.ru/album/9781458
Паблик подкаста ВКонтакте - mlpodcast
Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам! MLBookClub (t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy)
Телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" - t.me/toBeAnMLspecialist
Чат в телеграм, где можно обсудить выпуски, предложить гостей и темы подкаста и просто пообщаться (t.me/MachineLearningPodcast)
Телеграм автора подкаста - @kmsint
Бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram от автора подкаста - stepik.org/course/120924/
Продвинутый курс по созданию телеграм-ботов на Python - stepik.org/a/153850
Поблагодарить автора подкаста можно добрым словом и/или донатом: www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/
Ссылки выпуска:
Телеграм-канал Юрия о задачах ML в промышленности и не только (t.me/DataKatser)
Пост со ссылками на открытые датасеты с промышленными данными (t.me/DataKatser/62)
Одна из лучших лекций на русском про прогнозирование временных рядов (czcams.com/video/u433nrxdf5k/video.html)
Набор блокнотов и презентация по анализу временных рядов (github.com/DataForScience/Timeseries/tree/master)
Выпуск подкаста на mawe - mlpodcast.mave.digital/ep-52
Все выпуски подкаста на mawe - mlpodcast.mave.digital
Подкаст на Apple Podcasts - podcasts.apple.com/ru/podcast/machine-learning-podcast/id1495052772
Подкаст на Google Подкастах - podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9hbmNob3IuZm0vcy8xMjU4NGM1OC9wb2RjYXN0L3Jzcw==
Подкаст в Яндекс Музыке - music.yandex.ru/album/9781458
Паблик подкаста ВКонтакте - mlpodcast
Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам! MLBookClub (t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy)
Телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" - t.me/toBeAnMLspecialist
Чат в телеграм, где можно обсудить выпуски, предложить гостей и темы подкаста и просто пообщаться (t.me/MachineLearningPodcast)
Телеграм автора подкаста - @kmsint
Бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram от автора подкаста - stepik.org/course/120924/
Продвинутый курс по созданию телеграм-ботов на Python - stepik.org/a/153850
Поблагодарить автора подкаста можно добрым словом и/или донатом: www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/
zhlédnutí: 578
Video
#051 ML Антон Чунаев. MLOps - что это, и почему MLOps это не DevOps
zhlédnutí 625Před 4 měsíci
В гостях выпуска Антон Чунаев - менеджер ML-продуктов Selectel, основатель сообщества про MLops и продакшн ML и одноимённого ежегодного митапа MLечный путь (Эмэлечный путь). Поговорили про развивающееся перспективное направление в ML-сфере - MLOps - инженерную дисциплину, направленную на унификацию процессов разработки и развертывания ML-систем. Антон довольно подробно рассказывает о том, что т...
#050 ML Руслан Гончаров. Как современный дизайнер подчиняет себе искусственный интеллект
zhlédnutí 322Před 8 měsíci
В гостях Руслан Гончаров - современный дизайнер, автор телеграм-канала "Нейронная академия", автор многочисленных подробных гайдов по генерации изображений с помощью нейросетей. Обсудили с Русланом хайповую тему генерации изображений по текстовому описанию (промптам) с помощью разных самых продвинутых технологий. Подробно обсудили Stable Diffusion и то, как современным дизайнерам расширить с по...
#049 ML Данила Медведев. Риски ИИ и будущие войны в когнитивном театре военных действий
zhlédnutí 727Před rokem
Общаемся с Данилой Медведевым - трансгуманистом и прикладным футурологом - о рисках, которые несет человечеству сильный искусственный интеллект и что с этим делать. Кто страшнее: злобный футуролог или василиск Роко? Кто такой Василий Сёрль? Как не повторить судьбу семантического попугая? Почему мы готовы бездумно передавать искусственному интеллекту управление нашей жизнью? Где взять детектор э...
#048 ML Андрей Данильченко. Машинное обучение в геопоиске
zhlédnutí 473Před rokem
В гостях выпуска Андрей Данильченко - специалист, отвечающий за качество геопоиска в Яндекс Картах. Андрей в Яндексе с 2011 года и успел прикоснуться к большому количеству сервисов своей экспертизой. Стоял у истоков Яндекс.Радио и Яндекс.Дзен, занимался рекомендательными системами и поиском, а сейчас сосредоточен на геопоиске - поиске подходящих объектов на местности по запросам пользователей. ...
#047 ML Татьяна Гайнцева. О научной работе и будущем человечества в конкуренции с ИИ
zhlédnutí 805Před rokem
Обещанный второй выпуск с Татьяной Гайнцевой - PhD-студенткой Лондонского университета королевы Марии, ex-AI researcher в Philips, Huawei, преподавателем в Deep Learning School, ШАД, МГУ, а также в некоторых образовательных проектах. В этот раз Татьяна рассказала о своей научной работе. О том, как она выбирала тему, чтобы это было интересно и немного остраненно от других исследователей, почему ...
#046 ML Татьяна Гайнцева. Чего не хватает для AGI и как учиться в Физтехе, чтобы доучиться
zhlédnutí 1,3KPřed rokem
В гостях выпуска Татьяна Гайнцева - студент PhD в Queen Mary University of London, ex-AI researcher в Philips, Huawei, преподаватель в Deep Learning School, ШАД, МГУ, а также в некоторых образовательных проектах. Когда-то я начал свой путь в ML именно с лекций Татьяны, в частности, она меня научила пользоваться гугл-коллабом. Это интервью было записано в декабре 2022 года, но, на мой взгляд, не...
#045 ML Геннадий Штех. Как навести порядок в документообороте и нарисовать самую страшную картинку
zhlédnutí 389Před rokem
В гостях Геннадий Штех - руководитель R&D-направления в компании Embedika, занимающийся разработкой и внедрением ML-решений. Поговорили о том, как с помощью машинного обучения справиться с большим количеством бумажных и электронных документов, как на основе анализа договоров вскрывать коррупционные цепочки, как экономить деньги компании, автоматизируя работу с документами. А помимо этого еще об...
#044 ML Тимур Гуев. Как сделать лучший курс по Python
zhlédnutí 2,9KPřed rokem
В этот раз гостем подкаста стал Тимур Гуев - основатель и преподаватель онлайн-школы BEEGEEK, автор цикла курсов на Степике "Поколение Python". Давно хотелось позвать Тимура в гости, потому что я сам с большим удовольствием прошел его курсы. Поговорили о том, почему мама может быть против, чтобы ее сын стал математиком, как попасть в лабораторию Касперского без опыта работы, как с зарплаты 200к...
#043 ML Константин Воронцов. О математике, ИИ и судьбе цивилизации
zhlédnutí 2,1KPřed rokem
В гостях выпуска Константин Воронцов, которого, как мне кажется, даже представлять отдельно не надо. Все, хоть как-то соприкасавшиеся с машинным обучением, обязательно сталкивались с его видеолекциями, статьями и wiki-учебником по машинному обучению. Впрочем, все же, отдавая дань традиции, представляю официально. Константин Воронцов - доктор физико-математических наук, профессор РАН, автор курс...
#042 ML Даниил Киреев. Как стать экспертом в компьютерном зрении
zhlédnutí 989Před rokem
В гостях руководитель исследовательских проектов в компании VisionLabs Даниил Киреев. Даниил является экспертом в компьютерном зрении и стоит почти у истоков компании VisionLabs, входящей в топ мировых лидеров в области компьютерного зрения. Даниил рассказал о том, какие технологии и продукты появляются на базе компьютерного зрения: face ID, контроль доступа, трекинг взгляда, узнавание клиента,...
#041 ML Сакина Зейналова. Химия, яды, ML и конус географический
zhlédnutí 462Před rokem
В гостях выпуска химик, специалист по полимерам, технолог в международной компании Tre TAU Engineering, популяризатор науки, автор книги: "Яды: вокруг и внутри" - Сакина Зейналова. Очень интересно поговорили про химию вообще, про современные методы дизайна веществ и материалов, про то, что такое хемометрика и ее методы, про перспективные направления химической науки и промышленности, а также пр...
#040 ML Александр Дончук. Про стартапы, бизнес и ML в промышленности
zhlédnutí 403Před rokem
Гость выпуска - Александр Дончук - предприниматель, сооснователь компании Аврора AI. Поговорили про применение машинного обучения для дефектоскопии в железнодорожной промышленности. Обсудили как вообще родилась идея применить компьютерное зрение в такой консервативной отрасли, как создавали минимально-жизнеспособный продукт, как доводили до промышленного использования, какие детали вагонов еще ...
#039 ML Давид Ян. О технологическом предпринимательстве и счастливом искусственном интеллекте
zhlédnutí 1,3KPřed 2 lety
В гостях выпуска Давид Ян - серийный предприниматель с большим количеством крупных успешных проектов, один из основателей компании ABBYY, известной, в основном, своими продуктами ABBYY Lingvo и ABBYY FineReader, кандидат физико-математических наук, и очень интересный собеседник! Поговорили о пути серийного технологического предпринимателя, об успешных и не очень проектах Давида, о системе Yva.i...
#038 ML Никита Васильев и Вероника Голубева. Кто такие дата-инженеры?
zhlédnutí 867Před 2 lety
В гостях Никита Васильев - Senior Big Data Engineer, Grid Dynamics и Вероника Голубева - Senior Data engineer, Datrics. Разговариваем о том, кто такие дата-инженеры и где их место среди всего дата-сайнс. Почему в некоторых компаниях дата-инженеры выделились в отдельную профессиональную единицу, а в других даже не понимают кто это? Какой круг обязанностей у дата-инженеров и какими специальными з...
#037 MLSpec Николай Додонов. Как психология помогает в обучении и жизни
zhlédnutí 688Před 2 lety
#037 MLSpec Николай Додонов. Как психология помогает в обучении и жизни
#036 ML Борис Шарчилев. Как пройти собеседование в ML-команду
zhlédnutí 7KPřed 2 lety
#036 ML Борис Шарчилев. Как пройти собеседование в ML-команду
#035 ML Григорий Бакунов (Бобук). Мораль, этика и философия искусственного интеллекта
zhlédnutí 2,2KPřed 2 lety
#035 ML Григорий Бакунов (Бобук). Мораль, этика и философия искусственного интеллекта
#034 ML Валерий Бабушкин. О карьере, ML в бизнесе и гранд-мастерстве Kaggle
zhlédnutí 3,7KPřed 2 lety
#034 ML Валерий Бабушкин. О карьере, ML в бизнесе и гранд-мастерстве Kaggle
#033 ML Анатолий Старостин. Танцующие скелетики, генеративное искусство и философия ИИ
zhlédnutí 384Před 2 lety
#033 ML Анатолий Старостин. Танцующие скелетики, генеративное искусство и философия ИИ
#032 MLSpec Сергей Марков. ruDALL-E. Генерация картинок по текстовому описанию
zhlédnutí 570Před 2 lety
#032 MLSpec Сергей Марков. ruDALL-E. Генерация картинок по текстовому описанию
#031 ML Алексей Харламов. Как фармить золото с помощью ML на Kaggle
zhlédnutí 1,1KPřed 2 lety
#031 ML Алексей Харламов. Как фармить золото с помощью ML на Kaggle
#030 ML Олег Найдин. Голосовые ассистенты
zhlédnutí 406Před 2 lety
#030 ML Олег Найдин. Голосовые ассистенты
#029 ML Антон Фролов. Электронный надмозг или системы машинного перевода
zhlédnutí 535Před 2 lety
#029 ML Антон Фролов. Электронный надмозг или системы машинного перевода
#028 ML Максим Купрашевич. Компьютерное зрение, амурские тигры и желтая курточка
zhlédnutí 542Před 3 lety
#028 ML Максим Купрашевич. Компьютерное зрение, амурские тигры и желтая курточка
#027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов
zhlédnutí 1KPřed 3 lety
#027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов
#026 ML Виталий Моисеев. Рекомендательные системы - как вырастить "счастье пользователей"
zhlédnutí 734Před 3 lety
#026 ML Виталий Моисеев. Рекомендательные системы - как вырастить "счастье пользователей"
#025 ML Про стажировки в Яндексе и распознавание рукописных цифр
zhlédnutí 713Před 3 lety
#025 ML Про стажировки в Яндексе и распознавание рукописных цифр
#024 ML Анатолий Карпов. Как стать крутым аналитиком данных
zhlédnutí 25KPřed 3 lety
#024 ML Анатолий Карпов. Как стать крутым аналитиком данных
#023 ML Ольга Перепелкина. Про федеративное обучение и распознавание эмоций
zhlédnutí 798Před 3 lety
#023 ML Ольга Перепелкина. Про федеративное обучение и распознавание эмоций
Забавно, что слушаю сегодня подкаст и тут говорится про то, что генерация видео это задача будущего. А я только сегодня делал классные вещи в новом Runaway. Будущее наступило довольно быстро
👹
А как вы считаете,какие навыки в анализе данных наиболее востребованы сейчас?) я вот недавно выбирал курсы по IT для себя,рассматривал разные компании,но остановился на Skypro)) наставник помог определиться и найти первого заказчика))
Тимур, стыр бузныг дын дае куысты тыххаей. Тынг мын аеххуыс каенынц дае курстае😎
Удачи ии здоровья,Давид
Очень гуд, первый раз слушаю на 1х скорости. Гость просто ддосит мозг интересными штуками
Отличный выпуск, спасибо)
А почему целеполаганием ИИ обязательно должно стать его собственное выживание? Почему его целеполаганием не может быть выживание и благополучие человечества? Трансгуманизм - это плохо по определению, безо всякой внятной аргументации(люблю, говорит, человечество как вид и все). Что плохого-то? Почему технологический прогресс нельзя рассматривать в контексте биологической эволюции, тоже непонятно. Инструментальная деятельность развивала наш мозг и руки, позволила выжить и изменить окружающую среду. Почему самолёты с автомобилями - это хорошо, а, например, нейрокомпьютер с ИИ - плохо? Чем этот инструмент отличается от всех наших предыдущих?
Ощущение будто кощей (слово пацана) берет интервью у Анатолия Карпова) особенно после слов скажи мне пожалуйста)))
Уникальный гость! Зовите его еще много и много раз:)
Программы програмисты пишут тупые, хорошие Ии не используют , пишут чюшь лживую.
Прикольный поток сознания 😎 💬 Цитаты: ▲ AGI (Общий Искусственный Интеллект) / HLAI (Искусственный Интеллект Человеческого Уровня) есть сущность, способная к пониманию. • Причина ‒ это первый элемент упорядоченной пары сущностей, связанных отношением порядка. Следствие является вторым элементом такой пары. / “Может ли искусственный интеллект иметь сознание?”
А есть ссылка на базовый курс Евгения? Я не понял какоц именно у него
Ваше представление в предисловии Давида Яна как "серийного поедпринимателя " как - то устрашающе звучит.
Говорит быстро - некоторые слова глотает. Чуть бы помедленнее, кони. Уедет окончательно из России? Всё же ИИ за бугром развивается быстрее, чем у нас.
Ты сказала: "от лобной доли запрещающие сигналы древнему мозгу". Аттеншн в трансформере тоже приглушает лишнюю информацию, выкидывает. Слово "запрещает" наверное не совсем правильное. Просто внимание это как раз о том, чтобы фокусироваться на важном путем приглушения неважного. В нейрофизиологии еще используют термины "возбуждение" и "торможение" (типа плюсовое внимание и минусовое внимание) -- наверное под "запрещением" тут имеется ввиду "торможение".
1:07:22 "Нам в России идеологии очень не хватает". Ппц, этот старик считает, что в РФ не хватает скреп... Этот старик, кстати, иногда ходит погулять в Госдуму. Интересно, связан ли этот человек с технологиями, следящами за гражданами РФ, с камерами в Москве; с системами, которые присылают молодежи поветски на войну; с фабриками троллей, которые убивают свободное общение? А еще Воронцов верит в какую-то абсолютную истину. А судьи кто? Кто устанавливает истинность? У христиан хотя бы Бог есть, а у него кто? Бедный старый человек, который обладает настолько неустойчивой психикой, что в 90-е годы увидел демотиватор (старый мем для стариков) "ученые это те кто удовлетворяют свое любопытсво за государственный счет" -- и сломался из-за него(( Молодежи не нужна идеология! Она нормально ориентируется и в этом мире метаиронии. У них не рушится внутренний мир из-за фейковых новостей или мемов. И повестки на войну тоже не нужны. Идеология нужна только советским динозаврам, без которой они жить не могут. Которые воспринимают в интернете все (даже мемы) буквально! Извините за политоту. Тоже когда-то считал Воронцова человеком на которого можно равнятся. Потом изучил его биографию и офигел.
Супер, очень не хватает подобных подкастов!
Тоже всю жизнь мучился с английским. Только в школе и ВУЗе еле выползал на тройку. И несколько лет назад примерно по тем же причинам начал учить. Простыми и неочевидными для меня мыслями, продвинувшими обучение стали: 1. Правила и переводы - не жесткие конструкции, как кажется, когда их читаешь. Не надо зубрить точный перевод и список случаев применения правила, это очень сложно и демотивирует. Захотел выделить значимость совершенного действия - использовал present perfect, не захотел заморачиваться - обошелся past simple, и всем будет понятно. Также со многими словами, особенно прилагательными. Их русские аналоги зачастую могут значить не совсем то же самое и для понимания текста и речи достаточно будет знать примерное значение. Например terrific, magnificent, fabulous, beautiful - что то красивое. А сам испоьльзовать я буду beautiful, этого вполне хватит для текущих задач 2. Важно знать основные конструкции, понимать где глагол, а где причастие. После можно учиться на соответствующем контенте, одновременно набирая словарный запас 3. Ошибки это классно. Я сейчас радуюсь, если вылетело из головы слово повторенное 10 раз. Если помучаюсь и постараюсь всплмнить, растет шанс, что больше его не забуду. По словарному запасу отмечу приложения на интервальное повторение (Использую reword) и адаптированные переводы книг. P.s. Спасибо за твой подкаст! Думаю очень многим неспециалистам, как я сам, он помогает
Очень интересная тема, спасибо! К сожалению, военные нужды очень часто являлись (и являются!) двигателем прогресса и многие технологии впервые применялись именно в военной сфере. Достаточно очевидно, что Boston Dynamics с самого начала был нацелен на военное применение. Лично я жду продолжения этой темы в вашем подкасте.
Цитата с сайта персонажа - "Я - ведущий российский футуролог. За 10 лет помог сделать идеи физического бессмертия, трансгуманизма, крионики, киборгизации, усиления интеллекта известными и приемлемыми в России. ... Среди результатов, за которые я в ответе - .... тот факт, что патриарх Кирилл теперь знает, что такое трансгуманизм и понимает, что за ним будущее." Просветил, короче патриарха, и теперь все знают, что за ним будущее, ага. И это учитывая фразу этого же персонажа о "трансгуманизме" в начале подкаста - "...что бы это ни значило" Короче, феерически-бессодержательный киздобол с мутными источниками дохода и самомнением как у надутой жабы. Что это делает на подкасте о машинном обучении?
интересно какие есть бакалавриат онлайн по фундаментальной математике)?
Челику плевать на то, что, возможно, миллионы людей останутся без работы (17:00), лишь бы протолкнуть свои глупейшие идеи. И это он-то собирается разрешить этические проблемы того, что называют ИИ?)))) Кстати, он совершенно верно и сам в начале заметил, что это никакой не интеллект, так, громкое название для продажи обывателю.
Анатолий это тот самый аналитик, который может объяснить понятно материал, это в свою очередь говорит о том, что глубоко понимает предмет. От себя добавил бы - часто математики-разработчики не понимают как работает статистика и используют модели и алгоритмы абстрактно. Матанал для них это страшный зверь, а это фундамент всех наук. Курсы часто опускают интегральную математику и в частности определенный интеграл Лапласа для расчета критической точки или p-value, а производная от частного при линейной регрессии вообще единицы понимают. Говорить о том, что дата-инженеры/девопсы/архитекторы могут заменить серьезных математиков аналитиков это конечно наивно.
Спасибо за подкаст с Тимуром. Заканчиваю курс для начинающих, и скажу вам. После прохождения некоторых бесплатных курсов от известных платформ, поколение питон был для меня глотком свежего воздуха! Занимаюсь в своем темпе, с удовольствием. Определенно буду брать платную часть. Спасибо Тимур!
Спасибо за такого гостя и за качественные вопросы!
что такое Баецы?
Биас наверное, смещение в восприятии
Татьяна некоторые слова зажевывает.
топ
ресерчить хуерчить - а ссылка на гитхаб есть ?
Супер, спасибо
Спасибо за подкаст. Жирный лайк! 🔥
Разносторонние выпуски. Спасибо за труд)
Бакпропа нет в мозгу, но есть механизм торможения.
Автору канала спасибо за приглашение интересных гостей.
Татьяна - очень приятный и милый специалист. Подписан на блог Татьяны.
жирный лайк и ведущему большое спасибо за то что просит гостей объяснить на языке попроще, для таких нубов как я
Какой крутой канал! Спасибо автору! С удовольствием слушаю все ваши подкасты.
Я НИЧЕГО НЕ ПОНЯЛА......... Я СКАЧАЛА ОДНО ПРИЛОЖЕНИЕ И ОНО ПОКАЗАЛА МНЕ ССЫЛКУ СЮДА.... НО ЧТО НАДО ДЕЛАТЬ??? ДЛЯ ЧЕГО ЭТО???? ЧТО Я ПОЛУЧУ ЕСЛИ БУДУ СЛУШАТЬ ЭТО?????????
Круто👍🏻🔥
Куда делся канал Насти??
Устала Настя. Так бывает
🥲
@@machinelearningpodcast9502 😪😪
@@machinelearningpodcast9502 зачем канал удалять?
@@machinelearningpodcast9502 она удалила его ?
Дослушал до конца, четко формулирует, наверняка Татьяне понравилась бы книга ГЭБ - про математику, ну раз она порекомендовала, то мы ей :)
Подтверждаю, книга мастрид
@@machinelearningpodcast9502 скажите пожалуйста, что за книга? гуглил "ГЭБ - про математику" но так ничего и не нашёл
какую книгу про мозг Татьяна советовала? не могу найти таймкод
upd коучинг мозга
Тимур лучший, автор лучших курсов по пайтону
ни о чем.
Крутой подкаст, спасибо большое! Отдельное спасибо за вполне упорядоченные ссылки! Почему такие глобальные перерывы, запись в декабре, полгода прошло...?
Время-время. Его ни на что не хватает, увы
Отличный подкаст! Но не хватает тайм кодов
Лучший подкаст! Спасибо за выпуск
Курсы топ
"За 2 недели натренируешь алгоритмы и проходишь собеседование." Гость просто гений у вас.
"Человечество ещё ничего лучше не придумало" :) лучше чем зазубрить стандартные решения и вывалить их на собесе.
Спасибо