Машинное обучение меняется быстрее, чем кажется

Подходы, которые ещё недавно считались стандартом, сегодня уже теряют актуальность и на эту тему у нас на YouTube, в ВК и Дзен вышло видео, где Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside) разбирает, какие знания по ML устаревают быстрее всего в 2026 году: от классических алгоритмов и старых NLP-подходов до инструментов и библиотек, которые постепенно уходят из продакшна.

Видео будет полезно:
• Новичкам в ML: чтобы не тратить время на устаревшие подходы и сразу учить актуальный стек
• Junior ML-инженерам: чтобы понять, какие знания реально востребованы на практике
• Тем, кто готовится к собеседованиям: чтобы не фокусироваться на том, что почти не спрашивают и не используют
• Data Scientists: чтобы переоценить свой стек и актуализировать навыки
• Backend/Data инженерам, переходящим в ML: чтобы быстрее понять, как изменилась индустрия
• Практикующим специалистам: чтобы не отставать от трендов и понимать, куда движется рынок

Видео вышло на всех площадках:
https://youtu.be/ML1Df2_e9xA
https://vkvideo.ru/video-228219607_456239208
https://dzen.ru/video/watch/69f34789cda828524c42f444