Какое направление выбрать в ML и на основе чего делать выбор

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист “15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них“ Анкета предзаписи: Курс «База ML»: Курс «ML в бизнесе»: Telegram MLinside: xPCRRLylQh5lMmI6 Хочешь в ML, но не знаешь, с чего начать: Classic ML, NLP, CV, LLM или рекомендации? Пока другие копируют чужие шаги, ты можешь сделать осознанный выбор — и сэкономить месяцы обучения. Александр Дубейковский — ML-инженер с опытом в Яндексе и Авито, выпускник ШАД — разбирает 5 ключевых направлений машинного обучения: задачи, зарплаты, перспективы, конкуренция и реальность работы. В этом видео: • Classic ML, NLP, CV, Recommender Systems, LLM — плюсы, минусы, задачи • Где больше всего вакансий и в чём реальный спрос • В каких областях самые высокие зарплаты и где порог входа ниже • Как отличается работа: ресерч, бизнес, стартапы — где ты не выгоришь • Что выбрать, если хочешь стабильность или наоборот хайп и рост Подходит тем, кто: • начинает карьеру и не хочет тратить время впустую • выбирает направление для pet-проекта, стажировки или собеседования • хочет понимать, как устроен рынок ML в 2025 году — без иллюзий Это часть серии MLinside — для тех, кто хочет строить карьеру в AI осознанно, а не «куда получится». Только реальность, опыт изнутри и практические выводы. Таймкоды: 00:00 – Вступление: зачем вообще выбирать направление в ML 00:54 – Classic ML: чем полезен и где применяется в 2025 01:26 – NLP и LLM: как туда входить и кому оно подойдёт 01:51 – CV и рекомендательные системы: куда смотрят компании 05:21 – Как не ошибиться при выборе специализации. Востребованные направления и зарплаты. 11:29 – Как выбрать направление под карьерную цель