[I'ML]

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 д...

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. Иссл...

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 сотру...

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...

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: вза...

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...

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 жизн...

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 пайплайно...

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; —...

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...

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 облас...