Заметил, что когда встречаешь людей, которые вызывают у тебя какие-либо эмоции, сомнения, то человек обязательно это почувствует.
Сегодня выходил из "Магнита" с двумя бутылками водки, а впереди на моём пути стоял местный деревенский выпивоха, алкаш (оскорбительно?). Я подумал, что, как только он увидит у меня водку в руках, обязательно подойдёт, что-нибудь спросит. Тут же он поймал мой взгляд, подошёл и даже положил руку мне на плечо, после чего был послан, конечно.
Так вот, когда вы что-то переживаете по поводу человека, некомфортно себя чувствуете в том месте, где находитесь, или наоборот в чересчур приподнятом настроении, другие люди это чувствуют. Стандартная тема 90-х (моего детства), когда ты боишься, то гопники обязательно подойдут. Когда человек вам понравился, он это тоже почувствует. Поэтому важно работать над своим состоянием, чтобы фильтровать ненужные контакты.
Я давно хотела найти какой-нибудь занимательный детектив. Что-то более современное, чем Агата Кристи и Артур Конан Дойл и среднее между «Каштановым человечком» и «Зодиаком». На глаза попалась эта книга.
"Внутри убийцы", издательство "Эксмо"
В аннотации я узнала, что основные действия происходят в Чикаго в 2016 году.
- Годится. - решила я и закинула книгу в корзину.
К слову, на полке были еще две книги от этого автора, но их я решила пока оставить. Названия немного жуткие и я догадалась о чем там пойдет речь.
- Не сегодня.
серия книг "Профайлер" о Зои Бентли, издательство "Эксмо"
Первое издание вышло в 2018 году, но завирусилась книга только сейчас. По крайне мере, я стала ее встречать недавно в букинистических лавках и в разных блогах. И это не удивительно, здесь есть на что посмотреть, а точнее, есть что почитать. Буду стараться рассказывать без спойлеров.
Немного о содержании
Как я уже говорила, основное действие происходит в Чикаго. Серийный убийца начал терроризировать город своим перфомансом из трупов. У него был некий пунктик на то, чтобы делать трупы «живыми», а точнее создавать такую видимость. За расследование берутся агент ФБР Тейтум Грей и психолог-криминалист Зои Бентли. В ходе расследования открываются все новые неприятные факты об убийствах, а прошлое настигает доктора Бентли в самый неподходящий момент. Когда-то в юности она столкнулась с таким же серийным убийцей, который смог скрыться от правосудия. И теперь он вновь появляется перед ней.
Из интересного
Очень здорово развита повествовательная сторона книги. Во-первых, мы видим происходящее глазами разных персонажей: агента ФБР, профайлера, убийцы, жертв и еще некоторых героев. Во-вторых, в книге присутствует две временные линии: 2016 и 1997 года. К пониманию хронологии некоторые главы датированы, чтобы не запутаться. На мой взгляд все эти приемы очень оживляют сюжет и привносят динамики в повествование. Напомнило "Настоящего детектива" 3 сезон.
кадр из сериала "Настоящий детектив", Махершала Али в роли Уэйна Хэйса и Стивен Дорфф в роли Роланда Уэста
Временная линия 1997 года относится полностью к Зои Бентли. В ней мы понимаем почему и как героиня стала криминалистом-психологом, точнее, что ее сподвигло к такому выбору. Также это хорошо помогает раскрыть ее характер и показывает под другим ракурсом. Мне показалось, что в ветке 2016 года ее пытаются представить более чопорной и безэмоциональной. Но, возможно, это только мое воображение, поскольку таковой она все равно не вышла.
Также понять героев помогают второстепенные персонажи. Они довольно часто вставляются в сюжет, как отстраненные эпизоды, что тоже разбавляет линию детектива.
Теперь подробнее о главных героях
Агент Тейтум Грей показан как своевольный человек. Пререкания и споры почти всегда сопровождают его речь. Он иногда нарушает приказы и отпускает колкости в сторону начальства. Его описание внешности не столь подробное и о прошлом рассказывается очень мало, но тут помогает его дед. Своенравный, вредный старик Марвин, который ведет себя как подросток. Видно, что Тейтум очень любит его и многое ему прощает. По их общению складывается впечатление, что и Грей когда-то был таким же, до того, как стать агентом ФБР.
Дэвид Борианаз в роли Сили Бута, сериал "Кости"
Он мне напомнил героя из сериала «Кости», агента Сили Бута. Я подумала, что Тейтум Грей именно так должен выглядеть, да и характеристики будто бы похожи.
Также у Тейтума есть кот по кличке Веснушка. Этот факт показался мне очень забавным. Кот также своенравен и невыносим, как его хозяева.
Профайлер Зои Бентли показана более подробно, благодаря второй временной ветке. Здесь я повторяться не буду. Дополню лишь, что у нее есть сестра Андреа, которая является небольшой ее противоположностью. Она будто более эмоциональна и беззаботна. Андреа любит свою сестру и помогает более детально раскрыть персонажа с внутренней стороны (читай эмоциональной). И является связующей нитью для Зои между 1997 и 2016 годами.
кадр из фильма "Молчание ягнят", Джуди Фостер в роли Клариссы Старлинг и Энтони Хопкинс в роли Ганнибала Лектора
Описания внешности Зои также не четкое и ее я представляла как Клариссу Старлинг из «Молчания ягнят». Что-то общее есть между этими героинями.
У нее животных нет, но мне понравилось описание автора, когда он показывает ее за приемами пищи. Она смакует каждый кусочек и наслаждается им: омлет, «Сникерс», бекон, поджаренные тосты. Дошло до того, что я отправилась жарить себе яичницу с беконом после прочтения главы в 2 часа ночи🫠
Вообще сюжет захватывающий. Я проглотила книгу за 2 дня. Несмотря на объем детективного романа, время проходит очень незаметно. К тому же, автор дает всевозможные подсказки о том, кто же является убийцей и это здорово подстегивает мозг работать.
Мне книга понравилась за свою легкость (не имею в виду некоторые сцены) и за писательские приемы, благодаря которым читать было интересно и не скучно. Есть, конечно, пара моментов, которые автор кинул не пойми зачем и еще меня смутила одна сцена в конце (зачем она была нужна?), но это что называется «придраться на пустом месте» и на сюжет никак не влияет.
Итог. Если вы любите детективы, загадки и неравнодушны к таким сериалам как «Кости», «Касл» и «Обмани меня», то вам понравится. А если вы уже читали эту книгу, то расскажите как вам?
Моя жена с РАС. Расстройством Аутического Спектра, нет она не инвалид, у нее 2,5 высших образования, она заботливая и отличная мама))
Основной проблемой в наших отношениях являются ее социальные коммуникации, каждый поход в магазин, в школу к детям, в детский садик. В любое место, где общение более чем с 2 людьми вызывает у нее перегрузку нервной системы.
По своей работе она общается со взрослыми с РАС или с родителями детей у которых РАС и это общение один на один..ну или один на два, что бывает реже. И они ее понимают так как сами погружены в этот процесс, и находятся в одинаковых условиях.
Но любое другое общение вызывает кучу непонимания и агрессии: - зачем ты говоришь прямолинейно - потому что РАС не понимают подтекстов, намеков, зачем если можно проще и эффективнее.( я учился сам говорить прямолинейно чтоб она меня понимала, так как любая двусмысленность или аллегория будет не понята) - почему ты на меня не смотришь - потому что людям с РАС сложно держать визуальный контакт..а если они его держат то скорее всего они вас в этот момент не слышат ( да когда мы разговариваем то, сидим рядом я смотрю на нее, а она смотри куда-то мимо..и раньше это бесило) -ты вообще не понимаешь что происходит- нет не понимает, люди с РАС не понимают эмоционального и социального контекста и зачастую могут быть неуместны ( помню как я раньше стеснялся ее эмоциональности, радостных попрыгушек в магазине, или слез) - ты можешь говорить только на одну тему?? с тобой скучно - это специальный интерес он может быть один может быть несколько НО человек с РАС оживает только когда вы говорите о его интересе ( у нас все просто ее интерес это воспитание детей, психология и тут мы схожи) - у тебя что на любое действие есть правило?? ты что пытаешься это понять?? Это же элементарно - да у РАС есть правила иначе они не понимают как общаться, они пытаются вывести общий знаменатель в социуме что бы вызывать меньше агрессии ( это разговоры, а почему он так себя повел, а почему здесь минусят тут же все логично, и разборы до 2-3 ночи объяснение , что просто много людей инфантильные взрослые с ограниченным восприятием)
Социальные сети, сайты, форумы все туда же. Её банили на огромном количестве сайтов и форумах, за неуместные вопросы, коментарии, замечания, советы. и каждый раз она замыкалась в себе на 1-6 месяцев
Поэтому если у вас в окружении есть человек с РАС , а по моим наблюдением их довольно-таки много и количество год от года растет. Прислушайтесь к нему и возможно ваша жизнь станет проще, что точно так это вам не прийдется рядом с ним носить маску и притворятся кем либо, они и так вас видят в истинном свете.
А о наших отношениях я буду писать дальше. Может это поможет пикабутчянам у кого рядом есть люди с РАС или они сами являются носителями спектра
У меня вообще беда с этим. Может не я один такой, но! Если в фильме хотя бы одно слово будет произнесено с другим ударением, другой интонацией, все. Я не буду его смотреть, не смогу. К примеру, "Обмани меня" дубляж где у каждого героя свой голос, своя манера говорить я этот перевод люблю, "до дыр" пересмотрел сериал, но дубляж от лоста, это все одно, что перевод "кожаные ублюдки". Словно робот. Или к примеру Властелин Колец. Первый раз я гоблина смотрел, но это отдельно. Но вот дубляж, где Теоден в битве за Минас Тиррит подбадривает войнов и кричит "на сме́рть" нравится, а вот где он кричит "на́смерть" прям аж бесит. И так во всем, музыка фильмы, если мне один вариант понравится, все, другое не приму. И 5 элемент так же только в одном дубляже, правильном, нравится.
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.
1/2
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.
Лукавство во всех пониманиях - это некая хитрость. В большинстве случаев лукавство спланировано, иногда наделено коварством.
Легко ли лукавить?
Может этому надо специально учиться, тренироваться?
Или лукавство - врождённая черта характера? Или приобретённая в процессе жития в определённом ареале…
Я не думала, что у меня есть навык хитрить в понимании «лукавить».
Желая ввести Человека в заблуждение, Человека, который мне неприятен, Человека, с которым мне тягостно общаться, Человека, которого я не уважаю с профессиональной точки зрения, я сказала ему, что он - лучший!
Этот Человек является важным звеном в моей трудовой деятельности.
И вот я, на полном серьезе, слукавила (скрестив пальцы на всякий случай). Схитрила!
Хочу ли я изменить своё отношение к этому человеку данным лукавством?
Или это хитрый план изменить этого человека?
Слукавить (в моем случае хитрость я приравниваю к обману) мне было нелегко.
