Machine learning Interview

الذهاب إلى القناة على Telegram

ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz

إظهار المزيد

الشبكة:Machinelearning روسيا21 932 التكنولوجيات والتطبيقات4 590...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine learning Interview

تُعد قناة Machine learning Interview (@machinelearning_interview) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 30 037 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 590 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 21 932 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 30 037 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 16 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 26، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 20.72‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.24‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 6 223 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 175 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 40.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل claude, llm, контекст, hermes, nvidia.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 17 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

30 037

المشتركون

+424 ساعات

-17 أيام

+2630 أيام

6 223

عرض المشاهدات

~ 2 17524 ساعات

~ 2 75748 ساعات

20.72%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

30 034

Очередной выпуск подкаста чуть больше чем полностью посвящен машинному обучению 🤖 Звучит страшно, но мы позвали человека, который знает про machine learning ТАК много, что может объяснить сложное простыми словами и на близких примерах — ML-директора Дзена Андрея Зимовнова. Почему машинное обучение это про креатив? Как работает алгоритм Дзена? Можно ли сделать модель, которая будет интерпретировать другую модель? Об этом и еще куче всего узнайте из восьмого выпуска! Слушайте новый выпуск в Apple Podcasts или Я.Музыке и подписывайтесь!

30 034

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? 👉Классификация марок молока 👉Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса 👉Обнаружение возгораний 👉Оценка стоимости квартир 👉Классификация отзывов на Teslа 👉Оценка резюме соискателей 👉Прогнозирование стоимости полиметаллов 👉Сегментация изображений самолетов 👉Распознавание команд умного дома⠀ Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке

30 034

NewProLab запускает 3-й поток онлайн-программы Spark Advanced, Программа разработана для дата-инженеров, имеющих практический опыт работы с Apache Spark 2 и желающих изучить внутреннюю архитектуру проекта. Коротко о важном: - Старт – 17 ноября - Обучение длится 4 недели - Всем участникам предоставляется доступ к облачному кластеру для выполнения лаб – практических задач, максимально приближенных к реальным. Вы получите опыт и знания, которые позволят ускорить обработку данных в существующих проектах. Подробности по ссылке Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод interview, по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.

30 034

Расскажите о командах systemd для управления Docker Ответ Для запуска Docker многие дистрибутивы Linux используют systemd. Для запуска сервисов используется команда systemctl. Если ее нет, следует использовать команду service.

$ sudo systemctl start docker
$ sudo service docker start

Чтобы добавить сервис в автозагрузку, либо убрать его:

$ sudo systemctl enable docker
$ sudo systemctl disable docker

Для проверки параметров запуска сервиса и их изменения: $ sudo systemctl edit docker Просмотра связанных с сервисом журналов: $ journalctl -u docker Опишите процесс масштабирования контейнеров Docker Контейнеры могут быть масштабированы с использованием команды docker-compose scale. Процесс масштабирования такой: Масштабируем контейнер и запускаем n экземпляров: $ docker-compose --file docker-compose-run-srvr.yml scale <service_name>=<n> В вышеприведенном примере имя сервиса задается в файле docker-compose-run-srvr.yml, а также запускается n копий контейнеров, где n — любое целое положительное число. После масштабирования контейнера для проверки можно использовать такую команду: $ docker ps -a @golang_interview

30 034

Хотите освоить профессию ML-инженера, но устали проходить десятки мини-курсов по машинному обучению? Ищете способ структурировать знания и закрепить их на практике? На курсе Start ML за 7 месяцев вы получите все знания и навыки, необходимые сильному ML-специалисту. Вы научитесь разрабатывать приложения на Python, обучать модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов — всё под руководством практиков из топовых компаний. К концу обучения у вас будет готовый сервис по ранжированию и выдаче релевантных постов в социальной сети, о котором вы сможете рассказать будущему работодателю. На отдельных занятиях вы разберёте типовые задачи с собеседований на Junior позицию, а наш HR обязательно поможет с трудоустройством — в течение трёх месяцев работу находят 90% наших выпускников. Переходите по ссылке и записывайтесь на курс до 9 ноября — по промокоду MLINTERVIEW14 дарим скидку 10%. А ещё для всех желающих на сайте доступна бесплатная демоверсия.

30 034

🚀 17 ноября 2022 года в 18:30 по мск пройдёт онлайн-митап ВТБ и МФТИ «Промышленный оптимизатор: алгоритмы за рамками ML» для всех, кто интересуется Data Science Основные темы митапа: ✅ «Методы дискретной и комбинаторной оптимизации в задаче управления потоками налично-денежной ликвидности»Спикер: Алексей Рябых, Team Lead DS ВТБ ✅ «От частных задач к промышленному оптимизатору»Спикер: Евгений Лепшин, Team Lead DS ВТБ ✅ «Создание решателя для линейных и целочисленно-линейных программ»Спикер: Роланд Хильдебранд, профессор университета Гренобль-Альпы, PhD МФТИ ✅ Q&A-сессия, модератор: Денис Суржко, ВТБ 👉 Участие бесплатное. Успейте зарегистрироваться по ссылке: https://cnrlink.com/vtbmeetupmlsbs 🎁 Участники, которые во время митапа зададут самые интересные вопросы, получат фирменный мерч.

30 034

Канал MTS AI: новости AI-технологий, выступления экспертов, юмор и много другой полезной инфы для разработчиков. Подписывайся и не пропускай интересные посты: — 5 книг об искусственном интеллекте — Как защитить данные, если клиент хочет использовать ваше решение на своем оборудовании — Проблемы разработки медицинского чат-бота — Плейлист разработчика, или Музыка — это код

30 034

🔥 Внимание! — Сбер снова организовал AI Journey Contest! 👉 Это отличная возможность для увлекающихся технологиями искусственного интеллекта прокачать свои навыки, приобрести новый опыт и, конечно же, выиграть часть призового фонда, который составляет более 5 млн рублей. Мы продлили прием решений до 13 ноября, но время ограничено! Участникам предлагаются четыре интересные задачи: от прикладных, таких как идентификация бактерий по масс-спектрам или восстановление данных по вылову рыбы, до распознавания речи малых народов России и разработки единой multitask-модели, которая сможет решать сразу 12 задач в двух модальностях – визуальной и текстовой. В этом году к проведению конкурса присоединился Институт искусственного интеллекта AIRI. Все задачи уже на платформе DS Works. Стань участником соревнования!

30 034