"Еще можно понять, что оторванный от своего поля, бедный, неученый, обманутый японец, которому внушено, что буддизм не состоит в сострадании ко всему живому, а в жертвоприношениях идолам, и такой же бедняга тульский, нижегородский, полуграмотный малый, которому внушено, что христианство состоит в поклонении Христу, Богородице, святым и их иконам, — можно понять, что эти несчастные люди, доведенные вековым насилием и обманом до признания величайшего преступления в мире — убийства братьев — доблестным делом, могут совершать эти страшные дела, не считая себя в них виноватыми. Но как могут так называемые просвещенные люди проповедовать войну, содействовать ей, участвовать в ней, и, что ужаснее всего, не подвергаясь опасностям войны, возбуждать к ней, посылать на нее своих несчастных, обманутых братьев? Ведь не могут же эти так называемые просвещенные люди, не говоря уже о христианском законе, если они признают себя его исповедниками, не знать всего того, что писалось, пишется, говорилось и говорится о жестокости, ненужности, бессмысленности войны. Ведь потому они и считаются просвещенными людьми, что они знают всё это."
1 октября 2024 я написал пост, где рассказал про моего племянника, которому повезло выжить во время штурма Угледара, получив ранение. Спустя 2,5 месяца, в середине декабря он погибнет штурмуя Великую Новоселку. Спустя еще месяц с поля боя смогут забрать его тело и мы его наконец похороним.
И вот я общался с ним примерно за месяц до гибели - спрашивал его о настроениях солдат. Племянник рассказывал, что настроение бодрое, есть предчувствие, что скоро все закончится. Был канун выборов в США - они там болели все за Трампа, чтобы он победил, подписали мир и они вернулись домой. И да, в то же время поддерживают и уважают Путина. Но, надежды на Трампа. Такая вот дихотомия.
Для тех, что обычно пиздит "знал, куда шел" - подписал контракт на срочке, обещали оставить служить в родном городе. Но, хуяк и через 3 месяца после окончания срочки он уже на СВО в штурмовиках. И таких там дохуя. Про мобилизованных я вообще не пишу, про них стараются не вспоминать.
И вот я, который из банов за призывы к насилию (по отношению к хохлам) в эти годы не вылазил, считаю, что у меня нет права пиздеть на тему того, что "давайте, жмите, немного осталось. Добьем их. Нахер перемирие". Потому что понимаю, чего нам стоит каждый километр продвижения. Почитайте вот пикабушника @khorohiy про его опыт войны, если кто не читал.
У меня врезалась в память фраза моего племянника на мой вопрос - "как зарплатой распоряжаешься?" Он посетовал, что много уходит на новую форму, экип. На мой немой вопрос, пояснил, что новая форма довольно быстро начинает вонять трупами,- за все время он так и не привык к этому запаху. Полтора года почти штурмовиком воевал, говорил, что его бог хранит - рядом разрыв,- вокруг раненые и убитые, а на нем ни царапины. Но, вот так - хранил бог, а надежды были на то, что Трамп остановит войну. И при этом за Путина.
Поэтому, если Путин решит подписать перемирие, я это решение поддержку. В первую очередь потому, что этого хочет масса наших солдат, которые сейчас находятся там.
По факту мы наблюдаем прокси-конфликт двух сторон. Украина как прокси США на данный момент выглядит весьма странно как отдельная сторона на переговорах у саудитов, по факту спонсируемая США. В любом случае одну из сторон уже пытаются обмануть. США не может стоять между РФ и Украиной, являясь стороной конфликта.
PS: Ликования по поводу конфликта между Трампом и Зеленским изначально были не очень обоснованными. Американцы просто прогибали Зеленского для наилучшего для себя исхода событий.
Попробую взглянуть на ситуацию с другой стороны, с позиции логики и оптимистично(хотя сам под другими постами в комментах высказывал негативное отношение к 30-ти дневному перемирию).
С Москвой начали диалог. Диалог может быть между двумя. Ультиматум или требования можно делать и без диалога. Что по сути пыталась делать Украина на своих "мирных" саммитах, где основная идея была - принудить вместе России к миру/поставить ультиматум России. https://www.rbc.ru/politics/02/05/2024/663357449a79472f7aebd...
Примечательно то, что встреча по сути была перед официальной встречей США и Украины. То есть мы имеем ситуацию, когда вначале обсудили с РФ, а потом с Украиной.
Что мы имеем: 1. Трамп ещё до победы через Орбана начал договариваться с Москвой. 2. При диалоге в спорной ситуации, для её решения нужно искать компромисс, а значит учитывать и требования России. 3. После победы Трамп уже официально стал договариваться с Россией и важно, что при этом Украину оставили за бортом. 4. У Трампа есть неприязнь к Зеленскому и возможно к Украине. Не особо верю, что все события это спектакль. Зеленский хороший актёр, но один актёр за всех не сыграет. 5. Итогом всех этих встреч - временное 30-ти дневное перемирие.
И два мнения: 1. Временное перемирие - передышка для Украины, чтобы собраться с силами. 2. Временное перемирие - отправная точка для полного мира.
Временное перемирие - передышка для украины. Доводы: 1. Есть прецедент, когда похожие договорённости соблюдены не были. 2. У Армии РФ сейчас преимущество, не тотальное, но оно есть. В таким условиях передышка выгодна проигрывающей стороне. 3. После встречи было сказано о возобновлении поставок оружия и разведанных - самое для меня не понятное.
Временное перемирие - отправная точка для полного мира. Также доводы: 1. Диалог начался больше полу-года назад с поездки Орбана. 2. Предположительно личная неприязнь Трампа к Зеленскому. 3. После вступления в должность, Трамп официально предложил встречу в формате Россия и США и именно перед официальной встречей США и Украина. 4. Итог встречи США и Украины, которые крайне неожиданен и нелогичен.
Ну и итоговый итог, который заставил меня в принципе написать столько слов. Стоит ли все действия США после вступления Трампа в должность всех тех слов и действий, чтобы выбить Украине 30-дневную передышку? Ведь если такое не обсуждалось с Россией и тут такой явный подвох, то Россия просто скажет нет и всё продолжится. По сути всё придёт в то состояние, которое было до вступления Трампа в должность. Даже для усиления санкций этого всего делать не надо было.
И именно эта мысль меня заставила взглянуть на новость по другому и оптимистично предположить, что всё может закончиться и все вздохнут свободно...
> открываю украинские каналы > Яке перемир'я? Пітун зараз за 30 днів підтягне свіжі війська, техніку і далі взрiватi наші сіла в пилюку! Не можна цього допустити! Це зрада! Український народ не прийме нових мінських! > Открываю отечественные каналы > Какое перемирие?!? Зеля за 30 дней подтянет свежие войска, новое вооружение и будет бомбить наши города! Нельзя этого допустить! Это предательство! Русский народ не примет новый Хасавьюрт!
Почему каждая сторона уверена, что перемирие это збс именно для врага??
Здесь один товарищ, который нам совсем не товарищ, предлагает типа перемирие. А оно нам надо? Ну, реально, если бы в апреле 1945 предложили бы перемирие?
Войну, конечно, нужно заканчивать. Это не подвергается сомнению. Вопрос как?
Если сейчас импотенты кремлёвские замиряься, чтобы опять красиво на Западе тусоваться, как пидор-горбачь (земля гондону стекловатой), то к чему вообще была вся пролитая русская кровь? Чтобы опять нашим детям и внукам против НАТО и против нацистской бандеровской сволочи воевать? Опять кровь и депопулязация?
Не рассосётся оно само. Надо до конца рубить голову этой мрази. Раз и навсегда решить вопрос, чтобы потом не возвращаться. Заканчивать надо с этим территориальным недоразумением.
А то этот же товарищ, который нам совсем не товарищ, как профессиональный цирковой акробат уже переобулся в прыжке и снова предоставляет разведданные нацистам. Из них партнёр как из говна пуля.
Нет, друзья, моё мнение - не перемирие, чтобы враг опять отдохнул, вооружился, перевёл дух и окреп, а ПОЛНАЯ БЕЗОГОВОРОЧНАЯ КАПИТУЛЯЦИЯ НА НАШИХ УСЛОВИЯХ!
И НИКАК ИНАЧЕ! Иначе это будет вечный позор России. Ещё и контрибуцию наложат. Уважают только сильных.
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.
