{"type":"rich","version":"1.0","provider_name":"Transistor","provider_url":"https://transistor.fm","author_name":"Запуск завтра","title":"Турникет в метро тоже искусственный интеллект? Как устроено машинное обучение","html":"<iframe width=\"100%\" height=\"180\" frameborder=\"no\" scrolling=\"no\" seamless src=\"https://share.transistor.fm/e/6dc6f094\"></iframe>","width":"100%","height":180,"duration":2013,"description":"Есть три хайповых термина: искусственный интеллект, машинное обучение и data science. Все их хотят, все их путают и все ими пользуются. Самат Галимов поговорил с Самером Фатайри и Петром Ромовым о том, как наука о данных применяется на практике. Самер руководил отделом аналитики Bookmate и разработал рекомендательную систему, которая помогает пользователям подбирать нужные книги. Петр занимается внедрением искусственного интеллекта в киберспорт.\nЭтот подкаст мы делаем совместно сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум\nТаймкоды\n02:10 Что такое машинное обучение и с чего можно начать им заниматься?\n05:28 Чем отличается искусственный интеллект от машинного обучения?\n07:00 Как работает компьютерное зрение\n08:38 Какой объем данных используют при машинном обучении?\n11:05 Технология у тебя в штанах. Где применяют машинное обучение?\n11:44 Как рекомендательные системы подсказывают, что нужно пользователю\n15:38 Как алгоритмы превращают текст в речь и обратно\n18:40 Соревнования от Netflix с призовыми фондом в миллион долларов\n20:18 Dota, токсичные комментарии и киты\n27:33 Где и как работают специалисты data science?","thumbnail_url":"https://img.transistorcdn.com/qr1ff9hTtfaI08RmwlDBqUUhZrZCodAe0DodrkHk4r4/rs:fill:0:0:1/w:400/h:400/q:60/mb:500000/aHR0cHM6Ly9pbWct/dXBsb2FkLXByb2R1/Y3Rpb24udHJhbnNp/c3Rvci5mbS82OWU1/MDRhYmY1OWVhYjg3/YjdlZDAyYzg1MzUy/YjczZi5qcGc.webp","thumbnail_width":300,"thumbnail_height":300}