Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)

#080 Антон Полднев. ML в рекламе в режиме хайлоада


Listen Later

В гостях выпуска Антон Полднев - руководитель инфраструктуры Яндекс Рекламы. А разговариваем мы о том, как в рекламе работает ML в режиме высоких нагрузок, а также про разные интересные задачи, стоящие перед инженерами в контексте рекламных сетей. Жив ли ещё язык программирования PERL? Можно ли программировать, не используя массивы? Почему так сложно даётся тема указателей в C++? Как работает реклама в интернете в условиях AdBlock'а? Как должны работать рекомендательные системы, если у вас миллионы запросов в секунду? Как понять, что пользователь совершил целевое действие "покупка", перейдя на сайт по рекламе, если рекламодатель некорректно отдаёт метрики? Как рекламодателю понять, что у пользователя "баннерная слепота" или установлен блокировщик рекламы и не тратить ресурсы на бесполезные показы? Как генерация следующего токена LLM-кой может помочь в предсказании следующего действия пользователя? Как экономить железо, когда его не хватает? Когда деградация это хорошо? Можно ли вайбкодить серьёзные сервисы или этот подход годится только для пет-проектов? Зачем крупным компаниям выкладывать свои наработки в открытый доступ? Можно ли ускорить выполнение программы с помощью перфоратора? Обо всём этом в выпуске!


Ссылки выпуска:


Рекомендательная [RecSys Channel] - телеграм канал о рекомендательных системах, про который говорил Антон (https://t.me/RecSysChannel)

Yandex Neuro Ads - совокупность технологий, которая объединяет тяжёлые модели глубокого обучения и классические ML и технологии генеративного ИИ для работы с рекламой (https://ya.ru/project/yna)


Буду благодарен за обратную связь!


Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)


Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]


Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!


Также в соавторстве с крутыми разработчиками я пишу курс по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры (https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_80).


Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

...more
View all episodesView all episodes
Download on the App Store

Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)By Mikhail

  • 5
  • 5
  • 5
  • 5
  • 5

5

2 ratings


More shows like Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)

View all
Что случилось by Медуза / Meduza

Что случилось

357 Listeners

InnerFrench by innerFrench

InnerFrench

1,759 Listeners

Базовый Блок: подкаст про блокчейн by Тихомиров, Иваницкий, Павлин, Селезнев

Базовый Блок: подкаст про блокчейн

13 Listeners

Подкаст make sense (Есть смысл) by make sense (Есть смысл)

Подкаст make sense (Есть смысл)

11 Listeners

Moscow Python: подкаст о Python на русском by MoscowPython

Moscow Python: подкаст о Python на русском

5 Listeners

Психология с Александрой Яковлевой by Александра Яковлева

Психология с Александрой Яковлевой

65 Listeners

Запуск завтра by libo/libo

Запуск завтра

89 Listeners

Мы обречены by Мы обречены

Мы обречены

5 Listeners

Подкаст Глеба Соломина by Глеб Соломин

Подкаст Глеба Соломина

10 Listeners

Почему мы еще живы by libo/libo

Почему мы еще живы

116 Listeners

Живой Гвоздь by Живой Гвоздь

Живой Гвоздь

171 Listeners

Real Life French by Choses à Savoir

Real Life French

158 Listeners

Бреслав и Ложечкин by Александр Ложечкин, Андрей Бреслав

Бреслав и Ложечкин

5 Listeners

Тысяча фичей by Саша Пахомов

Тысяча фичей

0 Listeners

Организованное программирование by Кирилл Мокевнин

Организованное программирование

6 Listeners