Сегодня подготовили для вас интересную подборку. Мы отправимся в прошлое и увидим какими запечатлели фотографы прошлого Японию, Норвегию, Россию, Америку, Индию и ещё ряд стран. Как всегда к фотографиям мы напишем интересные факты. Итак поехали.

ЯПОНКИ В ВОДЕ

Эта фотография сделана в далёком 1915 году. На ней молодые японские женщины купаются в реке. Купальников, разумеется, в то время никто не носил.

Вообще купание голышом для Японии - это очень интересно, с точки зрения истории и социальных наблюдений. Дело вот в чём. Одной из отличительных особенностей, является культура совместного купания. Изначально японки и японцы плескались вместе, причём веками. В реках и горячих источниках (онсэн). Такие места издревле было принято посещать вместе и полностью раздетыми, чтобы не загрязнять воду своей одеждой, которая могла быть покрыта землёй или глиной, после работы в поле.

Затем традиция проникла и в японские бани (сэнто). Там, кстати, стоят огромные емкости (ванны) на несколько человек. Ванны эти совместные. Затем в 1792 году, японцам запретили совместное плескание, поскольку банщицы и многие молодые особы, которые были заняты в сфере "утех", начали там себе активно искать клиентуру. Не помогло, потому что народ уже привык. Затем случился новый запрет в 1868 году и в городах начали спрашивать за нарушения. При этом в сельской местности, по-прежнему совместное купание практиковалось. Ну и окончательно только в середине прошлого века, министерство здравоохранения Японии наложило запрет, правда сделав исключения для детей младше 10 лет. Если старше, то уже нельзя. Также японцы отвели специальные места для совместного плескания, разрешив это в префектурах Акита, Осака и Аомори.

СЕЛЁДОЧНИЦЫ

На этой фотографии норвежские женщины сортируют сельдь, Норвегия, 1900 год.

Сортировка сельди в Новрегии. 1900 год

Сельдь - это самая популярная рыба в этой стране. Нет, не потому что они такие "селёдкаеды", а потому что из относительно крупных массовых пород рыбы, это самая доступная. Селёдка занимает уверенное второе место по вылову (первое место путассу). И нужно сказать, что в сравнении с предыдущим веком, в Норвегии в этом смысле ничего не изменилось.

СТАНДАРТЫ И НЕСТАНДАРТЫ

На фото Мисс Швеция, Мисс США и Мисс Германия, 1956 год. В этой фотографии интересны не сами девушки, а их ноги. Дело в том, что они гладкие.

На фото Мисс Швеция, Мисс США и Мисс Германия, 1956 год.

Дело в том, что мода на гладкие ноги - это мода приходящая и уходящая. Полно свидетельств о том, что египтяне и греки давным-давно освоили эту процедуру. Потом она снова возвращалась, уходила и вот в очередной раз вернулась в начале прошлого века, когда американец Кинг Жиллетт, решил начать массовое производство бритвенных аксессуаров для женщин. Понятно, что американок относительно быстро подсадили на эту волну. А вот европейские девушки (берём только западную и северную Европу), долгое время не желали поддаваться этому влиянию. Ни в Швеции, ни в Германии, ни во Франции. Даже актрисы долгое время не брили подмышки и ноги. Например известная Софи Лорен.

Сейчас же в западном мире снова набирают популярность небритые ноги. Они там даже целые движения основывают. В общем, как было упомянуто выше, все циклично.

С ЛЫЖНИ

На фотографии обычные советские девушки, которых поймали для снимка в солнечный зимний денёк. Дата фотографии 1972 год.

Советские девушки идут с лыжни домой

Удивительно как легко лыжницы одевались тогда. Возможно, фотографии сделаны в теплых краях страны, а не в Сибири или Урале, хотя и в центральной России морозы будь здоров.

ВМЕСТО КОЛЯСОК

Японская женщина несет своих детей в тазу на голове. Япония, 1901 год.

Эта фотография очень странная и не типичная для того времени. Японские дети сами ходят, тем более, что они взрослые. Скорее всего это постановочное фото. Тем не менее, архивы такие имеются. Ну а то, что в Азии женщины таскали на голове огромные тяжести, это факт.

Моника

Моника Беллуччи в кадре очередного фильма. Италия

ХИТРО

Это США. 1950 год. Думаете баня? Не угадали.

Это школьный автобус в штате Мэн. Запрягли и вперёд. Такой автобус был частым явлением в северных штатах США большую часть 20 века. Это к вопросу, что на западе всё так сказочно было. На самом деле, люди очень по-разному жили и живут в Америке. Даже сегодня. Причём от штата к штату. И самая большая проблема в мире (касается большинства стран) - это социальное неравенство, когда одни живут как короли, а другие в разы хуже.

РУССКИЙ ВЕЛИКАН

На фотографии русский великан Фёдор Андреевич Махнов. Рост 2 м 85 см. Вес 182 кг. Стопа 51 см. Ладонь 32 см.

Фёдор Андреевич Махнов

Он просто огромный. Фёдор Андреевич Махнов родился в бедной крестьянской семье на хуторе, неподалёку от деревни Костюки (Витебский уезд, Витебская губерния). Его родители, два брата (Степан и Николай) и две сестры (Ярдена и Шуламит) роста были выше среднего, но великанами не считались. Мать Фёдора не пережила родов и скончалась. Федор долгое время работал в цирке, выступал за границей, но вернулся в родную деревню, где жил на так называемом "Великановом хуторе" со своей супругой, учительницей Ефросиньей Лебедевой.

КРЫСИНЫМИ ТРОПАМИ

Это Папа Римский. Пий 12.

Когда стало ясно, что Германия начала проигрывать, финансовый капитал начал эвакуацию. Было создано несколько путей отходов из Европы. Несколько по линии Швейцарии и ЦРУ, которые начали предоставлять убежище для европейского капитала, а ещё несколько по линии Ватикана, который не только эвакуировал свой золотой запас, забрав его из Англии и отправив в американский Форт-Нокс, но и в последующие годы эвакуировав не менее 30 тысяч нацистов высшего и среднего командования, предоставив им поддельные паспорта Ватикана. Но это отдельная тема для статьи.

КОЛПАКИ

Специальные колпаки от списывания, США. 1950 год.

США. 1950 год

ВСЁ КАК ОБЫЧНО

Британский колонизатор использует местную женщину в качестве транспорта, Бенгалия, 1903 г.

Британский колонизатор

Типичная картина того времени (и не только того). Бенгалия была под Британской Империей и располагалась в их колонии в Индии. Один из интересных фактов заключается в том, что британцы выращивали в Бенгалии опиум, который активно поставляли в Китай очень продолжительное время. Опиум для Китая явился катализатором распада. Британцы контрабандой ввозили его в Китай и когда руководство Китая решило пресечь это преступление, а заодно и предприняло попытку освободиться от влияния западных стран, Китай получил две страшнейшие опиумные войны, в результате которых потерял значительные территории.

НЕПОБЕЖДЁННЫЙ

Это эскадренный броненосец "Слава" после Моонзундского сражения, 1917 г.

Это эскадренный броненосец "Слава" после Моонзундского сражения, 1917 г.

Одно из крупнейших сражений на Балтике в период Первой Мировой, произошло, когда немцы решили захватить Моонзундские острова, которые были под контролем России. Разразилась битва. Наш броненосец "Слава" героически сражался. Весь израненный, покорёженный и подбитый, он смог выйти непобедимым из боя, но сел на мель.

СОВЕТСКИЙ КРАСАВЕЦ

Это экскаваторщик Юрий Вареницын. Узбекская ССР, Янгиер. 1959 год. Посмотрите на мускулатуру и особенно плечи с руками. Лучший фитнес - это труд.

Экскаваторщик Юрий Вареницын. Узбекская ССР, Янгиер. 1959 год.

Комментарий читательницы:

"Раньше поломается комбайн, не ждут технички, которой может и не быть. Ломиком, сам комбайнёр и всё сам делал. А сейчас попросила внука резину на велосипеде поменять, а он не в курсе, как это".

РОДОМ ИЗ ДЕТСТВА

Иркутская область. 1977 год. Мы когда-то все были такими.

Всем добра и спасибо за внимание.

Как и в прошлый раз, это будет не журнальная Азия. Без глянца. Китай и Япония совсем другая культура, от того интереснее её изучать. Устраивайтесь, мы отправляемся в Азию.

ОПИУМНЫЕ КОМНАТЫ. "ПОДАРОК" НЕДРУГОВ

Это фотография 1936 года из Шанхая (Китай). Одна из тысяч опиумных комнат в тогдашнем разрозненном Китае.

Как мы все знаем, колонизировав Индию, Англия не остановилась на достигнутом. К середине 19 века, британцы обратили внимание на Китай, как на самую богатую, в то время, страну Азии. Китай активно торговал шёлком, фарфором, чаем, различными предметами искусства, порохом, специями и многим другим. Англичане захотели его завоевать. Формально Лондон объявил, что у него с Китаем огромный дисбаланс из-за того, что торговали они только за золото и серебро, и ограничивали ввоз импортных товаров. Британцы потребовали его устранить, Китай пошёл в отказ.

Британцы, с помощью своей Ост-Индской компании, провернули аферу. Китай тогда использовал производные мака в медицинских целях, ограничено закупая его из-за границы, а Ост-Индская компания начала ввозить его в Поднебесную контрабандой, минуя китайские власти. Если в 1770-х Китай покупал 1.5 тонны опиума в год, то в 1830 с учётом контрабанды, туда завезли уже 2 тысячи тонн, крепко подсадив на него население Китая. К середине 19 века, употребление опиума китайцами стало повсеместным. Выращивали, кстати, в соседней Индии. О моральной стороне вопроса и не говорим. Более того, британцы начали организовывать в Китае специальные опиумные комнаты. Это не только прибыльный бизнес, но и разложение населения.

Ну а затем пришло время вторжения Британии в Китай. Поводом к вторжению послужило официальное объявление Даогуана о закрытии Китая для всех иностранных торговцев. В апреле 1840 года началась война за рынки сбыта. Со стороны Китая в конфликте приняло участие только 100 тысяч человек, тогда они проиграли британцам. И все 5 морских портов стали открытыми для британской торговли, а затем и вовсе были отданы в аренду на 99 лет. Опиум был инструментом ослабления китайской нации, основная причина крылась в захвате рынков сбыта, портов, логистических коридоров, золота и дешёвой рабочей силы. Вы знаете, как это работает.

БРАТЬЯ КАСИО

Вы наверняка слышали о калькуляторах, часах и другой технике фирмы CASIO. Эта компания носит фамилию её основателей. Вот они. Братья Касио (Кашио).

Основателем компании является Тадао Касио, который родился 26 ноября в 1917 году в обычной семье. Когда ему было 5 лет, его семья пострадала во время землетрясения в Канто, в 1923 году. Тогда погибло более 140 тыс.человек. Братья Касио изобрели калькулятор для офиса в 1965 году, чем пробили себе дорогу на рынки США. В 1972 году они выпустили калькулятор для массового пользователя и продали более миллиона экземпляров.

Тогда же в 70-х братья увидели возможность для наручных часов и наладили выпуск. В 1974 году компания выпустила часы с календарем. Ну а после, они начали заниматься телевизорами, переводчиками, домашними телефонами, GPS навигаторами, радио и принтерами.

КРАСНЫЙ ТЕЛЕФОН

На фотографии красный телефон-автомат. 1953 год, Токио (Япония). У нас в Советском Союзе были специальные уличные автоматы, вы все их прекрасно знаете. Но в Японии было по-другому.

Дело в том, что в то время невозможно было совершать междугородние звонки (не говоря уже о международных), но в 1961 году был установлен большой красный телефон, который можно было использовать для звонков в другие города. К нему необходимы были монеты, номиналом 10 иен.

Женщины-жирафы

Это девушки из Бирмы. Фотографии почти 100 лет (1933 год).

В 30-х в Лондоне были популярны цирки. Этих людей представляли там как "женщин-жирафов". Женщины племени с 5 лет начинали носить металлические спирали, количество которых с возрастом увеличилось, удлиняя шею. Но это только оптический обман, на самом деле у них деформировался плечевой пояс, который создавал такую иллюзию. Сейчас некоторые женщины продолжают себя "украшать", но делается это в основном для туристов. Поскольку Бирма (сегодня Мьянма) была колонией Англии, то британцы решили подзаработать, показывая таких людей публике в Лондоне.

Помогая Китаю

Встреча в Китае советских бойцов, осень 1945 года. Всё добытое японское оружие, после разгрома Квантунской армии, Советский Союз отдал Китаю.

ЯПОНСКИЕ ТАТУ

На фотографии японка, которой набивают тату. Вообще изначально татуировки в Японии делали в качестве оберега.

Они рисовали сакуру (быстротечность жизни), пионы (богатство) и другие природные мотивы. Затем появились драконы (сила). Кстати, российский Император Николай Александрович Романов, будучи в Японии, тоже набил себе татуировку.

Позже, как вы помните, японская мафия (якудза), сделала это своей визитной карточкой.

Пик пришёлся на 20 век. В 60-х к этому движению присоединились и девушки для утех. В Токио были специальные кварталы для подобных дел. На фото одна из девушек демонстрирует татуировку.

На этом пока всё. Надеемся, что было познавательно и интересно.

Всем добра и спасибо за внимание. Приглашаем заглянуть в наш телеграм.

Мы в Абхазии были один раз и с того раза зареклись. Поехали кататься на горных лыжах на Розу (в Сочи). Обычно всегда сами бронируем перелёт, гостиницу и прочее. Но той зимой, Библик давал очень хорошие цены, поэтому поехали по путевке. Выходило процентов на 25 дешевле, чем ехать самостоятельно. В общем прибыли в отель "Беларусь", недалеко от Розы, очень живописное место и можно при желании добраться на все три горнолыжки.

Нам в один из дней предложили поехать в Абхазию. Ценник за Абхазию уже не помним, но он был приличный. По тем деньгам можно было на Розе несколько дней покататься. Ну поговорили между собой. Ладно, давай поедем. Поможем немного абхазам, у них такая ситуация неприятная произошла. Будет не лишним туда съездить и немного помочь тур сектору. Прям искренне обсуждали.

В общем в назначенный день приехал автобус, всех загрузил и помчали. Гид-абхаз уже по дороге рисовал невероятную картинку самого лучшего в мире путешествия, много шутил и был такой вежливый, что если бы мы не видели, что произойдёт дальше, не поверили бы.

Затем нас привезли на границу. Все из автобуса вышли и в небольшое помещение набилось несколько сотен человек. Давка, крики, оры, ругань и прочее.

Было две или три очереди. Мы встали в одну из них, и так вышло, что мы оказались из автобуса последними и нас вся группа ждала. Пришёл гид-абхаз и говорит: "ну чего так долго". Ну мы ему: "ну вот так. Наша очередь не движется и перед нами ещё одна пара". Мы после них.

А ребята, стоявшие перед нами, судя по разговору, откуда-то из Донбасса. Но в руках у них ещё их "старые тризубные документы". И ехали они, судя по всему, сами по себе. В общем он к ним подошёл и говорит: "слышь, пропусти моих. опаздываем". Нагло так сказал....дерзко

А они ему отвечают: "Мы сами два часа стоим. Устали уже и не пустим. Извини друг".

И вот после этих слов Остапа понесло. "Да ты знаешь кто я...знаешь, что у тебя в Абхазии сейчас пограничники чего-нибудь найдут... Да кто вы вообще такие. Здесь я хозяин, так что делайте".

Ну и всё в таком духе. И это при нас, туристах, заплативших кругленькую сумму за поездку. Короче ребята перепугались и пустили нас вперёд. Жуть как неудобно.

И вот этот человек работает в туризме, оказывая "сервисные услуги".

Что было дальше, тот, кто бывал в Абхазии, прекрасно знает. Быстрая езда по узким дорогам, 33 остановки купить вина, мёда, ещё раз вина....и ещё раз.

Территория в разрухе. Однотипные оправдания, мол у нас во-на была и никак не восстановимся. Хотя ни в одном месте не выдали чек, а цены даже очень кусаются.

Уже к вечеру автобус развёз всех по гостиницам, но неприятное чувство осталось. Те ребята, которые приехали своим ходом, получили просто ни за что. Просто потому, что не купили у него дорогущую экскурсию. Понятно, что у них был "тот паспорт" и абхаз это видел, но тогда ещё не случилось "24 число" и такой реакции они точно не заслужили.

А фраза "Да кто вы вообще такие. Здесь я хозяин" жирно отпечаталась в памяти. Больше туда не ездили.

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.

Начните учиться бесплатно!