Существует специализированная сельскохозяйственная техника для пересадки деревьев, которая может быть установлена на экскаваторы, мини-погрузчики и тракторы. Эти машины позволяют аккуратно выкапывать деревья вместе с корневым комом, минимизируя повреждения корневой системы и обеспечивая успешную пересадку
Доброго всем. На Пикабу уже довольно приличное время сижу, и понял что тут огромное количество специалистов всех мастей. В общем нужна помощь. Загрузилось мне купить мини трактор,долго думал, и решил я что с мини трактором лучше чем без мини трактора. В общем созрел, решил привыкать к земле. Выбор пал на вот такой:
Но так как механизатор из меня пока не очень, встала проблема, какую навеску брать. Конкретно фреза- 1,4 или 1,6. И плуг 2 по 20, или 2 по 25 или 3 по 20. Информации в интернете особо нет. Понимающие помогите.
Объем работ примерно себе пол гектара + шабашки если будут.
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.
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.
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.
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).
➕ 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.
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.
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.
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
Это был самый пафосный и большой шоурум, который я когда-либо, где-либо видел!…😅
Меня как-будто на площадку перед концертом RAMMSTEIN завели)))
Сама кстати презентация длилась не пару минут, как обычно, а целых 30!
В целом все хорошо, профессионально, возможно будем сотрудничать.
Меня провели по всей фабрике, где только можно и даже показали личную коллекцию машин директора! Причем одним из экспонатов внезапно оказалась… НИВА!😅😅😅
В Волгограде делают классные навесы для квадроциклов. Снегоуборщик Xator подходит для квадриков, мини-тракторов, UTV, ATV.
Снегоуборщик расчищает большую площадь и справляется с настом.
Уже 13 лет я продаю строительный и садовый инструмент. Как это получилось и с чего началось – это отдельная история. Сейчас о другом. Начинается строительный сезон, а вместе с ним – и многочисленные конфликты. Какова причина этих конфликтов? Надо сказать, основных поводов поорать у наших клиентов не так уж много:
- некачественный товар (на самом деле, это не самая распространенная причина поконфликтовать – ведь механизм решения этой проблемы четко прописан в законодательстве и отработан нами за эти годы, как часы)
- неумение работать с выбранным типом инструмента (в народе это называется «кривые руки»). Самый частый пример – купил человек инструмент с двухтактным бензиновым двигателем, например, бензопилу, сделал некачественную смесь, полчаса упорной работы – и двигатель загублен. Ор, крики, «все козлы, кроме меня», короче…
- Неумение соотнести свою физическую силу, возможности, навыки и умения с купленным инструментом – русский народ любит все побольше да помощнее. Мы реально зачастую отговариваем людей покупать огромные вещи, но не всех убедишь, да и бывает так – покупает женщина мужу (мы к этому еще вернемся), а потом приезжает муж – сам размером в два раза меньше своей самки, а объем его черепной коробки меньше, чем у суриката. В итоге – «я с ним (мотоблоком, бензопилой, генератором, молотком) не справляюсь, слишком большой, верните деньги, суки!»
- Тупая до крокодильства жадность и жлобская «хитрость». Купил перфоратор, сделал, что нужно и несет обратно. «Да он нам не нужен, да мы только две дырки просверлили, да мы вообще им не пользовались, да он еще в магазине не включался, аааааа, я буду жаловаться Антону Привольнову, Путину, Хинтштейну и Интернету!»
Отдельный контингент – женщины. Милые дамы, да, да, да: встречаются крайне рукодельные, аккуратные, умные, вежливые женщины (и иногда к этому всему еще и очень красивые, но реже)))). Но в основном это бывает так: купил мужик инструмент, принес домой, поломал (инструкцию перед работой не читает практически никто!). Расстроился. Рассказал жене, конечно, при этом выгородив себя: «Китайцы, суки криворукие, говно всякое делают – вот, Лидк, пять минут поработал, и все сломалось!» - «Ничего, Коль, одевайся, сейчас я этим козлам задам!»
Через пять минут врывается эта разъяренная фурия в наш магазин. «Где у вас директор?!!» И понеслось! Ор на весь магазин! Проклятия, оскорбления, просьбы, мольбы, воззвания к совести, к памяти предков, к религиозным символам! В это время красный от стыда муж стоит молча, с поникшим взором позади, у входа в магазин, на безопасном от фурии расстоянии. Как правило, он все знает и понимает, кто взаправду инструмент поломал (если дело в поломке, а не в «крокодильстве»). Мои продавцы зовут таких горе-муженьков «навесное оборудование» по аналогии с навесным оборудованием для мотоблоков, которым мы тоже торгуем.
В сезон – он длится с мая по октябрь – такого рода конфликты случаются три-четыре раза в неделю. Заканчиваются обычно ничем. В большинстве случаев бывает так – поняв, что ором бойкая баба ничего от нас не добьется, она как будто отключает волшебный тумблер – сразу становится тихой и аб-со-лю-тно вменяемой: «Мальчики, ну давайте все равно как-то решим эту проблему? Может, можно платно починить?»
Для иллюстрации вот вам аудиозапись ора, что случился буквально в эти выходные (прошу прощения за качество звука, снимали втихую):
Небольшой комментарий, чтобы было понятно тем, кто не в теме. У компании Makita есть аккумуляторные дрели, она их производит, а мы продаем. Они имеют название, например, DF457D, или DF331D. Это название указано на корпусе самой дрели. А дальше, она может комплектоваться аккумуляторами различной емкости – двумя или тремя, упаковываться в кейс или сумку, туда заботливые китайцы положат (или не положат) еще какой-нибудь набор сверл или бит, а то и фонарик. И каждый раз, в зависимости от комплектации, к названию дрели будет приписана какая-то буква – так, DF331D может превратиться в DF331DWE или в DF331DWYE. Чем больше комплектация – тем инструмент дороже, конечно же. Как я понял, молодая истеричка на записи купила шуруповерт в комплектации с двумя аккумуляторами и зарядным устройством в кейсе, а в интернете увидела цену такой «тушки», она в два раза ниже, и возжелала инструмент вернуть.
К чему я это все написал? Милые люди, не надо так, хорошо?!)))
