Как работает машинное обучение? Нужно ли оно всем? И как правильно применять его в бизнесе?

Гости рассказали о новых проектах и значимых исследованиях в сфере машинного обучения, объяснили, как написать применимую на практике диссертацию и в каких случаях не стоит использовать инструменты ML. 🧑 Елена Кантонистова, академический руководитель онлайн-программы «Машинное обучение и высоконагруженные системы» 👨🏻‍💻 Кирилл Долматов, студент 2-го курса онлайн-магистратуры «Машинное обучение и высоконагруженные системы» 00:00 Тизер 00:40 Можно ли, зная базовые языки программирования, написать код для машинного обучения?  02:23 Зачем учиться два года в магистратуре?  05:02 Про спрос на специалистов широкого профиля 06:56 Кирилл о том, почему решил поступить в магистратуру 09:42 Чем магистратура более выигрышная перед курсами?  10:39 Кирилл о своей магистерской диссертации 13:19 О практическом применении диссертации 14:12 Елена о своих исследованиях и опыте работе 17:54 Про проблемы в машинном обучении со стороны бизнеса 18:49 Про то, нужно ли всем применять машинное обучение 21:13 О проекте в сфере машинного обучения  23:31 Про кейсы, где точно не нужно было применять машинное обучение 25:44 Про проектную деятельность на программе 27:37 Самые запомнившиеся проекты за время обучения 28:59 Про совмещение учебы и работы  31:18 Елена о том, могут ли студенты проводить исследования на собственные темы 31:58 Елена о программе в целом 25:44 Кирилл о том, как построено обучение на программе и об особенностях обучения в онлайне 37:24 Советы абитуриентам по поступлению на...