Ответ на пост «Как неграмотность ведет к гибели»9
Есть у меня летний домик за городом. И поселились там на зиму мыши. Оставшиеся макароны подъедали. И, что больше бесило, делали гнезда в вещах. От запаха потом хрен избавишься.
Сначала ставил мышеловки. Весной одна и та же картина:
Решил попробовать что-то менее кровавое. Налил два тазика воды - на первый и на второй этаж. А в середину тазиков положил плавать блюдца, на блюдцах сыр. Думаю - полезут за сыром и утонут. Жду весны.
Приезжаю. Тазики на месте, блюдца плавают, сыра нет.
ВОТ КАК?
Это я потом уже понял, что они дождались, пока вода замерзнет, перешли по льду тазик и сперли сыр. Тевтонцы хреновы..
Тогда я купил липкую ловушку. Такая коробочка с липкой поверхностью внутри. Мышь залезает за сыром, прилипает и дохнет.
Приезжаю. Коробка разобранная, сыра нет, но что-то черненькое осталось. Оказалось, что мышь так рвалась на волю, что оставила на липком слое почти всю шерсть и хвост. Оторвался или отгрызла - разбираться не стал.
От мысли, что где-то по дому бродит весьма сообразительная лысая и бесхвостая мышь, у которой есть ко мне пара вопросов, мне было как-то неспокойно.
Ну и начал прикармливать на участке бродящих по округе кошаков. И мыши исчезли. Это оказалось самым лучшим средством от мышей в доме.
Ответ на пост «Машина уничтожения»2
Все хорошее и рабочее, уже давно придумано до нас. Вот действительно рабочий вариант.
Коробка с отверстием. Внутри острое лезвие. Слева от лезвия сыр, справа колбаса. Мышь просунув голову в отверстие, видит такое богатство, сыр и колбасу, начинает метаться, что же схавать первым и перерезает себе горло об лезвие. Вариант для бедных семей- все тоже самое, только без сыра и колбасы. Мышь просовывает голову в отверстие, смотрит налево и направо, видит что ни там ни там нет ни сыра ни колбасы, перерезает себе об лезвие горло. Работает. Инфа сотка. Не благодарите)
Ответ на пост «Машина уничтожения»2
Заведомое фуфло с этой ловушкой из кирпича и верёвочки.
Ну хотя бы потому, что мышь вполне успеет отскочить и отбежать, заметив падающий кирпич. Тут даже человек успеет руку отдёрнуть, а реакция у животных в десятки раз быстрее, чем у людей. Как раз поэтому кошки, ласки, хорьки с их невообразимо быстрой реакцией легко уворачиваются от мгновенного, на человеческий взгляд, броска змеи, и ловят мышей и даже птичек на лету. А собаки, например, мышей не ловят - реакция не та, не успевают.
Не задумывались, отчего обычные дореволюционные мышеловки имеют столь сильную пружину?.. Во-во, как раз затем, чтобы мышь не успела. И знаете, некоторые таки успевают, оставляя в мышеловке отрубленный пружиной кусок хвоста или лапу.
А с кирпичами и верёвочками автор видео пущай в ТикТок к зумерам идёт, они поверят.
Инженер машинного обучения — кто это, чем занимается и как им стать
Машинное обучение — технология, которая позволяет компьютеру самообучаться и распознавать закономерности. А помогают ему инженеры машинного обучения. Рассказываем, чем они занимаются, какие навыки им нужны и как войти в эту профессию.
Кто такой инженер машинного обучения
Инженер машинного обучения (ML-инженер — от англ. Machine Learning Engineer) — это специалист, который разрабатывает и внедряет алгоритмы, позволяющие программам обучаться на данных и принимать решения без явного программирования. Скажем, специалист по Data Science анализирует данные и строит модели, а ML-инженер оптимизирует их и интегрирует в реальные приложения.
Профессия находится на пересечении программирования, математики, статистики и прикладного машинного обучения. ML-инженер не просто строит модель, а делает так, чтобы она эффективно работала в продакшене, обрабатывала большие объемы данных, быстро реагировала на запросы пользователей и корректно обновлялась по мере поступления новых данных.
Чем занимается ML-инженер на практике
Работа ML-инженера включает сразу несколько направлений. В первую очередь это сбор и подготовка данных. Реальный мир далек от идеала, и данные часто приходят в сыром виде: с пропусками, ошибками и несоответствиями. Инженер должен очистить их, привести к единому формату и расширить с помощью внешних источников.
Следующий этап — выбор и обучение модели. Здесь инженер выбирает один или несколько алгоритмов, проводит эксперименты, настраивает параметры, оценивает качество. Он должен понимать, как работают линейные регрессии, деревья решений, градиентный бустинг, нейронные сети и уметь выбрать нужный инструмент под задачу.
Самое сложное и ответственное начинается после того, как модель готова. ML-инженер превращает ее в часть работающего приложения. Это означает упаковку модели в API, написание серверного кода, оптимизацию по скорости и памяти, мониторинг качества в реальном времени и повторное обучение по мере необходимости. Он также работает над масштабируемостью и надежностью, так как в реальных условиях модели должны обрабатывать тысячи или миллионы запросов ежедневно.
Кроме того, инженер взаимодействует с другими специалистами: аналитиками, продукт-менеджерами, разработчиками. Он объясняет, как работает модель, какие у нее ограничения, как интерпретировать результаты. Коммуникация — неотъемлемая часть его работы.
Какие навыки и знания нужны
Чтобы стать инженером машинного обучения, нужно сочетание теоретической базы и практических навыков:
Уверенное владение языками программирования, прежде всего Python. Большинство библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, написаны именно на нем.
Знания математики, особенно линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики тоже играют важную роль. Без них невозможно понять, как и почему работает та или иная модель, как интерпретировать ее поведение и где могут возникнуть ошибки. Для повторения основ у нас есть отдельный бесплатный курс базовой математики.
Алгоритмы машинного обучения важно понимать на уровне реализаций: что такое переобучение, как работает регуляризация, какие метрики применимы для классификации, регрессии, кластеризации.
Также важно уметь работать с базами данных (SQL, NoSQL), системами хранения и обработки больших данных (Hadoop, Spark), знать основы DevOps и MLOps (Docker, CI/CD, Kubernetes, автоматизация моделей).
Плюсы и минусы профессии
➕ Востребованность и высокая оплата труда. Инженеры по машинному обучению — одни из самых востребованных специалистов в IT-сфере. Зарплаты выше среднего по рынку, особенно при наличии успешных проектов и глубоких знаний.
➕ Перспективность. ML активно применяется в медицине, финансах, ритейле, науке и других отраслях. Это дает широкие возможности для карьерного роста.
➕ Интеллектуальная работа. Работа подходит тем, кто любит решать сложные задачи и работать с данными.
➕ Богатая образовательная экосистема. По теме ML иного курсов, open-source инструментов, конференций и сообществ. Есть возможность постоянно учиться и обмениваться опытом.
➖ Высокий порог входа. Нужны глубокие знания математики, программирования, а также баз данных, алгоритмов и архитектур моделей.
➖ Работа бывает рутинной. Большую часть времени занимает обработка и подготовка данных, отладка моделей, а не изобретение революционных алгоритмов.
➖ Трудности с внедрением моделей. Не всегда удается успешно интегрировать модель в продукт. Требуются усилия по адаптации под инфраструктуру, масштабированию, мониторингу и учету бизнес-ограничений.
➖ Конкуренция. Растущая популярность профессии означает, что в крупных городах конкуренция среди кандидатов может быть высокой.
Зарплаты ML-инженеров
По данным Dream Job, средняя зарплата ML-инженеров в России за 2025 год составляет 165 000 рублей. Чаще всего зарплаты находятся в диапазоне от 100 000 до 230 000 рублей. Минимальная зафиксированная зарплата — 87 000 рублей, максимальная — 360 000.
Вилки джуниоров в машинном обучении, по данным HH Карьера, составляют от 70 000 до 110 000 рублей. Мидлов — от 220 000 до 250 000 рублей, а сеньоров — от 348 000 до 350 000 рублей.
Вот так выглядят зарплаты в профессии ML-инженер летом 2025 года.


Перспективы профессии
Машинное обучение используется в самых разных сферах: от финансов и медицины до логистики, маркетинга и развлечений. ML-инженеры разрабатывают алгоритмы для прогнозирования спроса, распознавания лиц, антифрод-систем и рекомендательных алгоритмов.
Спрос на таких специалистов продолжает расти, а уровень доходов остается одним из самых высоких на рынке. По данным исследования, наибольший спрос в сфере анализа данных и ML пришелся на последние четыре года — число предложений выросло в 2,5 раза.
Конечно, вход в профессию требует знаний, самообразования и реальных кейсов. Но те, кто готов учиться и двигаться вперед, найдут в этой области интересную работу с постоянными интеллектуальными вызовами и большими карьерными перспективами.
Как стать ML-инженером
Многие специалисты приходят в машинное обучение из смежных областей: математики, физики, программирования, аналитики. Часто у них есть техническое образование, хотя это необязательно. Важнее — желание учиться и практиковаться.
Один из самых надежных способов — пройти профильное обучение. Это может быть вуз, где есть направления по ИИ и анализу данных, или курсы, ориентированные на практику. Онлайн-платформы предлагают мощные программы, которые можно проходить параллельно с работой или учебой.
Например, стартовать в профессии поможет онлайн-курс «Инженер машинного обучения» Практикума — за 4 месяца вы изучите полный жизненный цикл модели машинного обучения и сможете строить продвинутые ML‑модели. Вы освоите Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud и другие инструменты, добавите 7 ML-проектов в портфолио и получите диплом о профессиональной переподготовке.
Реклама ООО «Яндекс», ИНН: 7736207543