Содержание:
Меня зовут Тимур, я специалист по искусственному интеллекту и машинному обучению. Более 8 лет я работаю на стыке прикладной математики, анализа данных и продакшн-архитектуры ML-систем. Участвовал в проектах в области финтеха, медтеха, NLP и рекомендательных систем. Мой фокус — не просто обучить модель, а построить надежную, масштабируемую и интерпретируемую ML-инфраструктуру.
На этом сайте я публикую рецензии на книги по ИИ и машинному обучению. Это не обзоры «для галочки» — я разбираю, насколько книга помогает разработчику, инженеру или исследователю решать реальные задачи. Важно, чтобы автор не просто повторял определения, а учил мыслить как ML-инженер: ставить эксперименты, понимать метрики, избегать переобучения, собирать пайплайн и объяснять результаты модели.
Мой путь в AI: от теории к production-ready моделям
Я начал с фундаментальной подготовки в прикладной математике и статистике, но настоящий рост пришел с реальными задачами: обработкой естественного языка, компьютерным зрением, классификацией транзакций и построением API для моделей. Образование дало мне строгую базу, а практика — гибкость и ответственность за результат.
- Системный анализ, управление и аналитика. Магистр — Одесская политехника, 2015
Machine Learning Specialization — Stanford University (Coursera) - Deep Learning Nanodegree — Udacity
- Сертифицированный MLOps Engineer — DataTalks Club
- Участник AI Hackathons (Top-5% on Zindi & Kaggle)
Практический опыт и реализованные ML-проекты
Я проектировал и внедрял end-to-end пайплайны: от сбора и очистки данных — до диплоймента модели через REST API и автоматического мониторинга метрик. Работал с табличными данными, изображениями, текстом. Писал свои дата-пайплайны, ML-модули, докеризировал сервисы и настраивал CI/CD для моделей.
Некоторые реализованные мной проекты:
- FinShield AI. Разработал модель на XGBoost с explainability через SHAP values. Реализована верификация через FastAPI + async-обработка. Пайплайн MLFlow, логгирование метрик, версионирование данных. Модель обучена на десятках миллионов операций, внедрена в antifraud API.
- MedDetect. Построил кастомную архитектуру CNN с ResNet-базой и multi-label классификацией. Реализована Grad-CAM визуализация, поддержка DICOM, аугментации с Albumentations и стратифицированная валидация. Интеграция через Flask + Web Viewer.
- MindChat. Создал NLP-бота на основе facebook/bart-large-mnli, внедрил few-shot подсказки и soft-label классификацию. Обучение через Transformers Trainer, оптимизация inference с помощью ONNX + Quantization. Разработал fallback-логику для неизвестных запросов.
- VideoIndexML. Экстракция фичей из кадров с использованием HOG + CNN. Построил последовательную модель на LSTM для временной классификации событий в видео (speech, silence, motion). Интеграция с разметчиком и экспорт JSON-аннотаций.
- AutoML Dashboard. Создано frontend-приложение на Streamlit, backend — MLflow + Docker. Пользователь может загрузить датасет, выбрать алгоритм, провести обучение, отследить метрики (ROC, Precision-Recall), сравнить модели и экспортировать артефакты.
AI/ML-технологии, с которыми я работаю
Я использую Python и экосистему вокруг него: от NumPy до PyTorch и Hugging Face. Особое внимание уделяю MLOps, reproducibility, интерпретируемости моделей и инфраструктуре для масштабирования. Постоянно обновляю пайплайны, отслеживаю тренды в ML-индустрии.
| Технология / Подход | Работаю с... года | Где применяю и зачем |
| Python + NumPy / Pandas | с 2015 года | Подготовка данных, анализ, трансформации |
| Scikit-learn / XGBoost / LightGBM | с 2016 года | Табличные модели, задачи классификации/регрессии |
| PyTorch / TensorFlow | с 2018 года | Нейронные сети, CV/NLP, кастомные модели |
| Hugging Face Transformers | с 2020 года | NLP-задачи, BERT, T5, fine-tuning моделей |
| MLflow / Weights & Biases | с 2021 года | Трекинг экспериментов, reproducibility |
| Docker / FastAPI / Prefect | с 2022 года | Развертывание, оркестрация, REST-интеграции |
Часто задаваемые вопросы про ИИ и машинное обучение
С чего начать изучение машинного обучения?
Начните с основ Python, линейной алгебры и статистики. После этого рекомендую пройти курс “Machine Learning” от Andrew Ng на Coursera. Затем — книги: “The Little Learner: чудесное машинное обучение” // Дэниел П. Фридман и “Машинное обучение доступным языком” // Елена Капаца. Главное — не просто читать, а делать проекты: пусть это будут простые модели, но с валидацией, метриками и выводами. Теория важна, но без практики она бесполезна.
Стоит ли сразу изучать нейросети или начать с классических моделей?
Начинать лучше с классических моделей: они проще, интерпретируемее и дают лучшее понимание основ. Работа с логистической регрессией, деревьями решений, SVM — это шаг к пониманию глубоких сетей. Нейросети требуют понимания архитектуры, настройки гиперпараметров, работы с GPU. Без фундамента они легко превращаются в “магические черные ящики”.
Что важнее в ML: математика или программирование?
И то, и другое. Без математики вы не поймете, как работает градиентный спуск, регуляризация, переобучение. Без программирования вы не сможете собрать датасет, реализовать пайплайн, отладить модель. На старте достаточно школьной алгебры и Python. Со временем подтянете линейную алгебру, теорию вероятностей и статистику — они дадут глубину и уверенность.
