Home
Categories
EXPLORE
True Crime
Comedy
Society & Culture
Business
Sports
History
Fiction
About Us
Contact Us
Copyright
© 2024 PodJoint
00:00 / 00:00
Sign in

or

Don't have an account?
Sign up
Forgot password
https://is1-ssl.mzstatic.com/image/thumb/Podcasts116/v4/49/3d/7f/493d7f97-cf31-6e81-6700-3d1bb078d005/mza_4284875856241469386.jpg/600x600bb.jpg
[I'ML]
imlconf
11 episodes
8 months ago
[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.
Show more...
Technology
RSS
All content for [I'ML] is the property of imlconf and is served directly from their servers with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
[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.
Show more...
Technology
https://podster.fm/image-storage/108822/conversions/HPt9Jnr5nppIPYEt-3xl.jpg
[I'ML] Мультимодальные модели
[I'ML]
47 minutes 54 seconds
1 year ago
[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.

[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.