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
📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine learning Interview
تُعد قناة Machine learning Interview (@machinelearning_interview) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 30 572 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 345 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 20 939 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 30 572 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 03 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 237، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 10.94%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.82% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 346 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 086 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 19.
- 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 04 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
30 572
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-87 أيام
+23730 أيام
أرشيف المشاركات
+4
🌟 Визуализация основных понятий Machine Learning
Здесь очень наглядно объясняются разные концепции ML — алгоритм классификации, матрица рассеяния, дерево решений и т.д.
▶️ Визуализация
🟡 А вот и 2 часть
@machinelearning_interview
😑 Пользоваться нейронками
😎 Создавать нейронки
Только вот где этому научиться — разрабатывать модели и обучать ИИ? Обсуждаем в новом выпуске подкаста команды Tinkoff AI «Желтый Club Talks»
вместе с Варварой Смирновой, руководителем Тинькофф Образования, и Александром Дьяконовым, академическим руководителем направления искусственного интеллекта Центрального университета.
🔗 Кстати, в одном из выпусков инженеры обсуждали международные конференции для тех, кто делает ИИ. Анонсы шоу ребята публикуют в своем телеграм-канале Желтый AI. Также там они рассказывают про исследования, тренды индустрии, постят кастомные мемы и инсайды из поездок на топовые мероприятия.
Подписывайтесь, чтобы не потерять!
erid:2VtzqwzyLgV
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
+4
⚡️ Топ 100 вопросов по Data Science и ML с собеседований
Вот некоторые из этих вопросов:
— в чём суть метода случайного леса?
— расскажи про преобразование Бокса-Кокса
— что такое обучение с подкреплением?
— что показывает ROC-кривая?
▶️ Вопросы и ответы
@machinelearning_interview
Стартовал набор в Академию Аналитиков Авито.
Это бесплатный образовательный онлайн-курс с практикой в реальном бигтехе.
Традиционно в Академии два направления: аналитик данных и DS-инженер.
Выбери, что ближе тебе, познакомься с требованиями к поступлению, программой и преподавателями на странице Академии. И спеши подать заявку!
⭐️ Сравниваем DBSCAN и OPTICS
Поговорим сегодня о 2 популярных алгоритмах кластеризации — DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности и сравним
Поехали!
https://habr.com/ru/articles/818889/
@machinelearning_ru
+4
⚡️ Простое объяснение сложных концепций AI и ML на пальцах
Держите подборку полезных анимаций от Tom Yeh
Профессор очень просто объясняет такие понятия как MoE, умножение матриц, работу MLP в PyTorch, прямое/обратное распространение, работу GAN, устройство векторной БД и много всего ещё
▶️ Анимации с объяснением
@machinelearning_interview
🔥 На Хабре выбрали победителей конкурса «Технотекст» в номинации ML
Ими стали:
— Виктор Юрченко из Яндекса со статьей о том, как нейросети помогают беспилотным автомобилям планировать своё движение
— Игорь Котенков из Open Data Science с научно-популярной статьей-разбором работы ChatGPT
— Мурат Апишев со статьей о методах позиционного кодирования в Transformer
@machinelearning_interview
+4
🌟 Интерпретируемое машинное обучение — открытая книга от Christoph Molnar
Здесь можно найти ответы на многие вопросы по ML.
Вот некоторые из разделов:
— интерпретация нейросети
— дерево решений
— регрессия: линейная/логистическая
Большой упор сделан на подробное объяснение, поэтому детально разбираются такие кейсы:
— анализ комментариев на предмет спама
— построение модели регрессии по данным аренды велосипедов
— классификация причин возникновения рака
📎 Книга
@machinelearning_interview
+2
⚡️ Отличная open-source книга по прогнозированию временных рядов
В этой открытой книге от Rob Hyndman и George Athanasopoulos собрана масса полезных вещей по прогнозированию временных рядов.
Все примеры приводятся на языке R, но объясняются очень подробно, так что даже тру-питонисту всё будет кристально понятно
📎 Книга
@machinelearning_interview
✨ Яндекс представил языковую модель YandexGPT 3 Lite
Это облегченная и более усовершенствованная модель, в которой докрутили качество и скорость ответов. Она будет полезна разным бизнесам в решении рутинных задач в режиме реального времени. Плюс получается наиболее выгодной по соотношению цена/качество (также есть бесплатный демо-режим, чтобы попробовать).
В статье команда рассказала про такие важные этапы обучения модели, как Alignment и RL.
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/817391/
@machinelearning_interview
+3
⚡️ Большая подборка вопросов по разным аспектам ML: по алгоритмам, по линейной алгебре и матанализу, по статистике, поведенческие вопросы и не только
Здесь освещается собеседование в ML с разных сторон, приведена масса всевозможных вопросов (не только технических), которые могут задать
📎 Вопросы
@machinelearning_interview
+2
🌟 Отличный репозиторий для полного погружения в Machine Learning
Здесь и теория Machine Learning, и пошаговое объяснение в Jupyter Notebook'ах с реальными кейсами
Вот некоторые из затрагиваемых тем:
— предобработка данных с sklearn
— работа с текстом: векторизация и т.д.
— работа с изображениями
— обучение с учителем и без
Также в репозитории есть модули, в которых более детально рассматриваются отдельные блоки — GenAI, продвинутая статистика и работа с данными и ещё несколько других тем
🖥 GitHub
@machinelearning_interview
+4
🌟 Вопросы и ответы по Deep Learning для подготовки к собеседованию
Вот некоторые из вопросов:
— Опиши архитектуру типичной свёрточной нейронной сети (CNN)
— Почему сигмоиду не рекомендуется использовать в качестве функции активации в скрытом слое нейронной сети?
— Расскажи про исчезающий градиент в RNN
— Для чего нужна пакетная нормализация?
▶️ Вопросы и ответы
@machinelearning_interview
Как работает обучение с подкреплением: классические алгоритмы SARSA и Q-learning
Почему 2 этих инструмента лежат в основе всех современных алгоритмов?
Расскажет опытный эксперт на открытом уроке от OTUS, где вы:
- познакомитесь с базовыми алгоритмами RL и поймете, чем оно отличается от остальных;
- узнаете о трех парадигмах ML и разберетесь с основными понятиями;
- определите, чем марковский процесс принятия решений отличается от случайного поиска.
Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences, опытный руководитель команд. Встречаемся 28 мая в 20:00 мск в рамках курса «Reinforcement Learning». Все участники вебинара получат спец. цену на обучение!
Регистрируйтесь: https://otus.pw/nDKd/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ", ИНН: 9705100963
+4
⚡️ 42 вопроса и ответа по ML для подготовки к собеседованию
Вот некоторые из этих вопросов:
— Как работает сверточная нейронная сеть (CNN)?
— Опиши разницу между обучением с подкреплением на основе модели и без модели
— Расскажи про механизм внимания в Deep Learning
— Можешь вкратце объяснить концепцию байесовской оптимизации?
— Что представляет собой концепция состязательного обучения в глубоком обучении?
▶️ Вопросы и ответы
@machinelearning_interview
+3
🔥 Подборка полезных шпаргалок по алгоритмам Machine Learning и не только
Здесь собраны полезные схемы и шпаргалки, например, классификация алгоритмов ML, или как выбрать модель ML, исходя из задачи
🖥 GitHub
@machinelearning_interview
Блокчейн TON ищет талантливых разработчиков!
Стартует масштабный хакатон “The Open League Hackathon” с призовым пулом $2,000,000 от команды блокчейна TON.
В поддержку хакатона все Web3-энтузиасты приглашаются на трёхдневные оффлайн встречи для нетворкинга в 13 городах мира:
📍Прага, Берлин, Киев, Варшава, Тбилиси, Белград, Сеул, Тайбэй (Тайвань), Гуруграм (Индия), Гонг-Конг, Минск, Москва и Санкт-Петербург.
Первые встречи начнутся уже 24 мая. Ищи свой город и регистрируйся здесь 👈 тык
Что вас ждет:
— 3 дня нетворка, лекций, конкурсов и работы над собственными проектами с поддержкой представителей TON Foundation и команд экосистемы TON
— Призовые $5.000 для трех лучших проектов на каждом оффлайн ивенте + много мерча и других бонусов
Не упусти возможность представить свое приложение 900 миллионам активных пользователей Telegram вместе с TON.
Регистрируйся — https://society.ton.org/activities/open-league
💻 Kafka БАЗА по Теории и Практике.
https://www.youtube.com/watch?v=W7ZCXcxQxV8
@machinelearning_interview
ТГУ и Skillfactory открывают набор на онлайн-магистратуру "Компьютерное зрение и нейронные сети"!
На этой программе вы:
• Освоите Computer Vision: от классических методов до трехмерных моделей
• Выберите специализацию — AR, генеративный дизайн или робототехнику Решите актуальные бизнес-задачи для вашего портфолио, а диплом ТГУ подтвердит ваши навыки
• Получите доступ к мощному суперкомпьютеру CYBERIA от ТГУ для обучения нейросетей.
Обучение проходит онлайн, сохраняя при этом все преимущества очного формата. Технический "бэкграунд" необязателен. Главное - наличие любого высшего образования. Студенческие льготы и отсрочка от армии сохраняются.
Оставьте заявку прямо сейчас и получите доступ к бесплатным подготовительным курсам и мероприятиям от ТГУ! Количество мест ограничено. Ссылка: https://go.skillfactory.ru/9bSV8g
Реклама. ООО «Скилфэктори».
erid: LjN8KCWfX
ТГУ и Skillfactory открывают набор на онлайн-магистратуру "Компьютерное зрение и нейронные сети"!
На этой программе вы:
• Освоите Computer Vision: от классических методов до трехмерных моделей
• Выберите специализацию — AR, генеративный дизайн или робототехнику Решите актуальные бизнес-задачи для вашего портфолио, а диплом ТГУ подтвердит ваши навыки
• Получите доступ к мощному суперкомпьютеру CYBERIA от ТГУ для обучения нейросетей.
Обучение проходит онлайн, сохраняя при этом все преимущества очного формата. Технический "бэкграунд" необязателен. Главное - наличие любого высшего образования. Студенческие льготы и отсрочка от армии сохраняются.
Оставьте заявку прямо сейчас и получите доступ к бесплатным подготовительным курсам и мероприятиям от ТГУ! Количество мест ограничено. Ссылка: https://go.skillfactory.ru/9bSV8g
Реклама. ООО «Скилфэктори».
erid: LjN8KCWfX
