TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #106 · 19.11
Это должен был быть выпуск про зарплаты, но я понял, что ничего нового или интересного всё-таки не скажу, да и тема слишком уж попсовая. Поэтому будет выпуск про энтерпрайз-разработку. В конце-концов, странно записывать подкаст не о том, что ты хочешь. Вообще, выпуск дался тяжело, потому что я понял, что трачу на продакшен сильно больше времени, чем готов. Поэтому данный эпизод я записал в ускоренном режиме — паузы между словами порезал автоматически, не стал вставлять никакие заставки. В двух-трёх местах это слышно, но глобально, как мне кажется, нельзя сказать, что качество упало на порядок. Несмотря на то, что я получил много действительно приятных отзывов о подкасте, какой-то фундаментальной разницы он не сделал. Подписчики — то же активное ядро моей аудитории, как и в остальных местах. При этом усилий он требует больше, чем посты, а информации позволяет передать меньше: картинки и видео уже не прикрепишь. Понятно, отчего большинство подкастов выживают только в «тяжёлом» формате: когда приглашают известных гостей и разговаривают с ними по полтора-два часа. И отдельная беда это отсутствие централизованной площадки. Недавно дал человеку ссылку на выпуск в Яндекс.Музыке, оказалось, у него нет там подписки, а без подписки внезапно Яндекс слушать даже подкасты не даёт. Пришлось давать ссылку на Телеграм, где подкаст полуофициально. Хотя вот подкасты запустили в российском Spotify, и мой там теперь тоже есть. Подумал о том, что, наверное, подкаст выродится в короткие аудио-заметки по 5 минут. Но в таком стиле классически существуют скорее видеозаписи. Наверное, от подкаста ожидается бОльшее вовлечение, а условный ютуб можно включить ненадолго за завтраком. Да, широко известно, что ютуб зачастую слушают, а не смотрят, но видимо сам факт наличия изображения что-то меняет в восприятии. Однако, если делать короткие видеоролики, то это уже какой-то ТикТок, а этого бы совсем не хотелось. Из всех взрослых людей, которых я считаю адекватными, тикток смотрят процентов 10, пожалуй. Я, возможно, найду там аудиторию, но совсем не ту, которую хотел бы. В общем, я в раздумьях. #podcast
Hashtags
Търсене: #ml
@repo_science · Post #3688 · 03.11.2023 г., 12:00
#ML 😎 FREE RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING Intro to ML by MIT Free Course Machine Learning for Everyone FREE BOOK ML Crash Course by Google Advanced Machine Learning with Python Github Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book Python Machine Learning for beginners ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3447 · 17.07.2023 г., 15:14
#ML 🧠 Machine Learning Expert El aprendizaje automático es un vasto campo con muchos conceptos clave que conocer. Nuestro curso intensivo cubre todos los componentes básicos que necesita para sumergirse en el aprendizaje automático del mundo real. ✍️Ryan Doan | Ex-Amazon ML Infrastructure Engineer 🌐En 📆2022 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #687 · 18.07.2025 г., 06:24
#ml https://aryagxr.com/blogs/intro-to-nmc
Hashtags
@amneumarkt · Post #682 · 27.06.2025 г., 05:30
#ml Machine Learning Visualized — Machine Learning Visualized https://ml-visualized.com/?utm_source=substack&utm_medium=email
Hashtags
@amneumarkt · Post #617 · 25.08.2024 г., 14:03
#ml What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
Hashtags
@amneumarkt · Post #607 · 30.07.2024 г., 06:20
#ml Meta's second version of segment anything. https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 They have a nice demo: https://sam2.metademolab.com/
Hashtags
@amneumarkt · Post #596 · 07.07.2024 г., 20:53
#ml I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice. https://arxiv.org/abs/2212.10774
Hashtags
@amneumarkt · Post #595 · 06.07.2024 г., 22:02
#ml Schmidhuber J. Deep Learning: Our Miraculous Year 1990-1991. In: arXiv.org [Internet]. 12 May 2020 [cited 7 Jul 2024]. Available: https://arxiv.org/abs/2005.05744
Hashtags
@amneumarkt · Post #575 · 09.05.2024 г., 19:51
#ml https://github.com/google-research/timesfm
Hashtags
@amneumarkt · Post #538 · 16.02.2024 г., 11:21
#ml Like a dictionary Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
Hashtags
@amneumarkt · Post #532 · 09.02.2024 г., 05:35
#ml I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions. Then I saw this paper today: Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
Hashtags
@amneumarkt · Post #531 · 05.02.2024 г., 10:57
#ml Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032 Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.
Hashtags