Мифы о машинном обучении, в которые все верят

Машинное обучение окружено мифами: кто-то думает, что модели всё делают сами, кто-то – что нейросети всегда лучше, а кто-то ждёт от ML точных предсказаний будущего.

На YouTube, в ВК и Дзен у нас вышло видео, где Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside) разбирает самые распространённые заблуждения про ML и объясняет, как всё работает на самом деле.

На реальных примерах вы увидете, почему качество данных важнее алгоритма, где нейросети действительно дают преимущество, а где уступают более простым моделям, и почему ML это всегда про вероятности, а не точные прогнозы.

В конце видео разбор того, как на самом деле устроены ML-проекты и почему за каждой моделью стоит целая команда.

Кому будет полезно это видео:
• Новичкам в ML: чтобы сразу понять, как всё устроено на практике и не строить нереалистичных ожиданий
• Тем, кто думает войти в AI/ML: чтобы увидеть реальную картину индустрии, а не маркетинговый образ
• Junior ML-инженерам: чтобы систематизировать базовые принципы и избежать типичных ошибок
• Продактам и аналитикам: чтобы понимать ограничения ML и корректно ставить задачи
• Разработчикам из других областей: чтобы разобраться, как ML встраивается в реальные продукты

Если нашли себя в этом списке, велком на удобную площадку:
https://youtu.be/43lRV_c-7KY
https://vkvideo.ru/video-228219607_456239209
https://dzen.ru/video/watch/69fc717bef3f37622de46128

P.S. 18 мая у нас запускается второй поток курса по Математике для машинного обучения. Посмотреть программу можно на сайте.

Или заполните форму и менеджер свяжется с вами, ответит на все вопросы и подарит промокод на скидку: https://forms.yandex.ru/cloud/68ca97e8f47e7311c69c807f