ch
Feedback
Машинное обучение. Книги по программированию

Машинное обучение. Книги по программированию

前往频道在 Telegram

Из своего опыта мы будем делиться нужной информацией по : Maschine Learning(ML) Big Data, Deep Learning(DL). Преемущественно книги Реклама - @viktorreh @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3tnH

显示更多

📈 Telegram 频道 Машинное обучение. Книги по программированию 的分析概览

频道 Машинное обучение. Книги по программированию (@maschinelearning) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 10 757 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 11 118,并在 俄罗斯 地区排名第 59 244

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 10 757 名订阅者。

根据 26 八月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 104,过去 24 小时变化为 1,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 17.53%。内容发布后 24 小时内通常能获得 6.55% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 885 次浏览,首日通常累积 704 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 1
  • 主题关注点: 内容集中在 learning, домашки, занятость, удаленке, course.wildmanager.ru 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
Из своего опыта мы будем делиться нужной информацией по : Maschine Learning(ML) Big Data, Deep Learning(DL). Преемущественно книги Реклама - @viktorreh @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3tnH

凭借高频更新(最新数据采集于 27 八月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

10 757
订阅者
+124 小时
+497
+10430
帖子存档
Repost from SberHealth ИТ
С днём ML-митапа! Приглашаем на первый офлайн ML Meetup SberHealth в Москве. Будет онлайн-трансляция, так что можно присоедин
С днём ML-митапа! Приглашаем на первый офлайн ML Meetup SberHealth в Москве. Будет онлайн-трансляция, так что можно присоединиться из любой точки. 16 сентября соберём в одном месте ML-инженеров, экспертов и всех заинтересованных! В программе 🟣 Леонид Чесников — про то, как превратить n8n в основу AI-платформы и подключить к ней AI-агентов и MCP 🟣 Влад Гонта — про то, как собрать корпус русского медицинского текста, когда качественной разметки катастрофически не хватает Приглашённые эксперты 🟣 Александр Кузнецов, MWS — про ModelOps и ежедневный скоринг 110+ моделей 🟣 спикер Альфа-Банка — про LLM-as-labeler и LLM-as-classifier: что делать с LLM, когда одного промпта уже недостаточно И это ещё не всё! На митапе будут также и наши эксперты, CDO и CIO СберЗдоровья⭐️ Подходи знакомиться, задавай вопросы и рассказывай свои кейсы, а наши чиллаут-активности создадут приятную атмосферу для непринужденного общения. После основной программы – напитки, нетворкинг и DJ-сет от нашего юриста 🎧 Да, всё согласовано, легально и бесплатно🔥 📌 Москва (офлайн + онлайн) 📌16 сентября ✉️ 18:30 Приходите. Будем знакомиться, обсуждать ML и хорошо проводить вечер. 🔜 Регистрация и подробная информация по ссылке

Intersection of Machine Learning and Computational Social Sciences Автор: Wajid Mohd Anas Год издания: 2026 #ml #en Скачать к
Intersection of Machine Learning and Computational Social Sciences Автор: Wajid Mohd Anas Год издания: 2026 #ml #en Скачать книгу

🤖Чем больше этапов в разработке решений машинного обучения (ML), тем выше риск запутаться в коде, версиях данных и экспериме
🤖Чем больше этапов в разработке решений машинного обучения (ML), тем выше риск запутаться в коде, версиях данных и экспериментах. Но есть подход, который превращает хаос в стройную систему — конвейер машинного обучения (ML‑pipeline). 🦾На открытом уроке вы узнаете, как строить цепочки обработки данных и обучения моделей, которые работают надёжно, гибко и масштабируемо. Разберём понятие конвейера машинного обучения (ML‑pipeline), шаги его построения и практические примеры, где автоматизация экономит часы работы и помогает избежать ошибок. Покажем, как автоматизировать ключевые этапы — от загрузки данных до финального прогноза. 👥Кому подходит урок: • Инженерам машинного обучения и исследователям данных, которые хотят автоматизировать работу и обеспечить воспроизводимость экспериментов. • Разработчикам и ИТ‑специалистам, желающим системно подойти к построению решений на основе машинного обучения и перейти на продвинутый уровень. ➡️ Открытый урок пройдёт 9 сентября в преддверии старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень». Регистрируйтесь и научитесь строить модели правильно, логично и эффективно: https://vk.cc/d0QSgF Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

LLMs in Production Автор: Sharp Matthew Год издания: 2025 #ml #en Скачать книгу
LLMs in Production Автор: Sharp Matthew Год издания: 2025 #ml #en Скачать книгу

Каналы с книгами по программированию по различным технологиям. Во всех каналах книги можно быстро скачать в 2 клика. Python: https://t.me/pythonbooks - самый большой, полный и старый канал с книгами по Python https://t.me/pythonbooksru - все книги на русском языке QA: https://t.me/libqa Java: https://t.me/booksjava DB+SQL https://t.me/dbbooks FrontEnd: https://t.me/frontendbook https://t.me/frontbooksru - только на русском Go: https://t.me/golangsbook ML+DS: https://t.me/maschinelearning С-подобные: https://t.me/download_c_books - с++ https://t.me/bookscharp - с# PHP: https://t.me/phpbook

Creating ChatGPT Apps with JavaScript Автор: Hopkins Bruce Sr. Год издания: 2025 #js #ml #en Скачать книгу
Creating ChatGPT Apps with JavaScript Автор: Hopkins Bruce Sr. Год издания: 2025 #js #ml #en Скачать книгу

📉 На валидации 0.92. В проде 0.61. Модель прекрасно работала в ноутбуке и развалилась, как только увидела настоящие данные.
📉 На валидации 0.92. В проде 0.61. Модель прекрасно работала в ноутбуке и развалилась, как только увидела настоящие данные. Утечка в признаках, дрейф, метрика, которая мерила не то. Data Scientist: от данных до деплоя моделей — про весь путь после ноутбука. ⚙️ Данные и признаки: EDA, feature engineering, data leakage, стабильность признаков 📊 Обучение и оценка: baseline и gradient boosting, experiment tracking, error analysis, ложное улучшение качества 🚀 Прод: inference API, batch-инференс, quality gates, CI/CD, мониторинг data drift ▶️ 9 секций, 46 уроков. Первые уроки открыты — посмотреть можно бесплатно 🧩 Нужен Python и pandas; если просядете, тренажёры на платформе бесплатные 🏷 Внутри промокод ML_BOOKS — 30%, двое суток ➜ Открыть первый урок

сайт, который помогает пройти ATS фильтр и улучшить ваше IT-резюме UpdateCV.me Сервис для создания и улучшения IT-резюме, анализа его структуры и ATS-совместимости, сравнения с конкретной вакансией и адаптации под требования работодателя. Можно загрузить готовое резюме или создать новое с помощью ИИ. Рекомендации только по делу в формате было-стало, пользователь сам решает, какие изменения принять.

Build a Large Language Model Автор: Raschka Sebastian Год издания: 2025 #ml #en Скачать книгу
Build a Large Language Model Автор: Raschka Sebastian Год издания: 2025 #ml #en Скачать книгу

PythonBooks - самый большой 38.000+ и старый c 2017 года канал для скачивания Python книг в PDF формате. Что в канале: 6️⃣ Кн
PythonBooks - самый большой 38.000+ и старый c 2017 года канал для скачивания Python книг в PDF формате. Что в канале: 6️⃣ Книги по питону, которые помогут вам пройти собеседование на позицию Python Developer. 2️⃣ Все книги в PDF формате 3️⃣ Все книги можно скачать в 2 клика 4️⃣ Всё, никакой другой воды. Подписывайтесь и качайте книги: @pythonbooks

Machine Learning - The Mastery Bible Автор: Bill Hanson Год издания: 2020 #ml #en Скачать книгу
Machine Learning - The Mastery Bible Автор: Bill Hanson Год издания: 2020 #ml #en Скачать книгу

⚡️Детекторы объектов быстро меняются: подходы, которые недавно считались стандартом, уже уступают трансформерам реального вре
⚡️Детекторы объектов быстро меняются: подходы, которые недавно считались стандартом, уже уступают трансформерам реального времени. Если вы работаете с компьютерным зрением и опираетесь только на YOLO, легко пропустить важный сдвиг в архитектурах. 🗓19 августа в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Компьютерное зрение. Экспертный уровень». На занятии разберём путь от R-CNN и семейства YOLO до RT-DETR и RF-DETR, отказ от якорей, замену эвристического NMS венгерским сопоставлением и подходы к детекции мелких объектов на сложных сценах. Присоединяйтесь, если хотите понимать внутреннюю логику современных детекторов, видеть различия между свёрточными сетями и трансформерами и применять эти знания в рабочих задачах: https://vk.cc/d00dNs Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Introduction to Algorithms & Data Structures 1 Автор: Bolakale Aremu Год издания: 2023 #ml #en Скачать книгу
Introduction to Algorithms & Data Structures 1 Автор: Bolakale Aremu Год издания: 2023 #ml #en Скачать книгу

Открыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓 В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS
Открыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓 В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных. Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете предсказать поведение покупателя? Как минимум — попробуете и получите фидбэк от тех, кто делает это в Ozon Tech каждый день. Как максимум — разделите призовой фонд в 7 200 000 ₽ в торжественной атмосфере конференции E-CODE. Нетривиальные задачи, нетворк с ведущими специалистами индустрии, кастомный мерч и шанс масштабно усилить портфолио — это про E-CUP 2026 Students. Больше подробностей и регистрация ↩️

Машинное обучение: основы Автор: Сергей Николенко Год издания: 2025 #ml #ru Скачать книгу
Машинное обучение: основы Автор: Сергей Николенко Год издания: 2025 #ml #ru Скачать книгу

Фундаментальное понимание машинного обучения дает возможность быстро адаптироваться ко всем новым моделям и технологиям. Курс Евгения Разинкова «ИИ: от основ до трансформеров» создан для тех, у кого уже есть техническая база и кто хочет стать сильным и востребованным на рынке ML-специалистом, а не просто собирать пайплайны из чужих кусков. Пишете алгоритмы сами, а не импортируете. Сначала реализуете ключевые методы на чистом NumPy, потом переходите к PyTorch — вплоть до трансформеров. После этого документация и научные статьи перестают быть чёрным ящиком. Практика на реальных задачах. Домашние задания с подсказками TODO, разбор продового кода, соревнования на Kaggle. Куратор даёт развёрнутую обратную связь, а ведёт программу действующий руководитель AI-направления. Главный результат — фундамент, который не устаревает. К финалу вы напишете собственную языковую модель с нуля, понимая каждый слой. Это навык, который не выветривается со сменой фреймворка — дальше вы сами разбираетесь в новом, без очередного курса. Автор — Евгений Разинков, к.ф.-м.н., руководитель AI-направления, основатель магистратуры по ML в КФУ. 10 лет коммерческого опыта в ML, лекции по курсу собрали десятки тысяч просмотров на YouTube. По промокоду MASCHINE — скидка 10 000 рублей для подписчиков канала до 25 июля. 👉 Оставить заявку на программу: https://clck.ru/3Uw76x Информация о рекламоателе*

Машинное обучение и безопасность Автор: Кларенс Чио Год издания: 2020 #ml #ru Скачать книгу
Машинное обучение и безопасность Автор: Кларенс Чио Год издания: 2020 #ml #ru Скачать книгу

Оффер редко приходит сам. Обычно между «без работы» и «оффер получен» стоят десятки откликов, доработок резюме и часов поиска
Оффер редко приходит сам. Обычно между «без работы» и «оффер получен» стоят десятки откликов, доработок резюме и часов поиска. Talanto.work помогает пройти этот путь быстрее: 🟠 50 000+ IT-вакансий с разных сайтов 🟠 Telegram-бот с уведомлениями по вашим фильтрам 🟠 Проверка резюме и рекомендации по улучшению 🟠 Проверка соответствия резюме конкретной вакансии 🟠 Генератор персональных сопроводительных писем А в канале публикуем свежие вакансии, полезные советы по поиску работы и разборы того, почему кандидаты не получают ответы и как увеличить шансы на приглашение. Подписывайтесь: https://t.me/talantojob Ищите работу не дольше. Ищите эффективнее.

Как учится машина Автор: Ян Лекун Год издания: 2021 #ml #ru Скачать книгу
Как учится машина Автор: Ян Лекун Год издания: 2021 #ml #ru Скачать книгу

📹Вебинар: Выбор между Serverless и Kubernetes для AI-ворклоадов: как определить оптимальную платформу под задачу На открытом
📹Вебинар: Выбор между Serverless и Kubernetes для AI-ворклоадов: как определить оптимальную платформу под задачу На открытом уроке рассмотрим: - В чем различаются Serverless-подходы и Kubernetes при работе с AI-ворклоадами; - Какие преимущества и ограничения есть у каждого подхода с точки зрения масштабируемости, стоимости и сложности эксплуатации; - Какие трейдоффы нужно учитывать при выборе платформы: холодный старт, управление состоянием, поддержка GPU; - Как обосновывать выбор архитектуры для разных AI-сценариев на практическом воркшопе. После занятия вы будете знать: - Как сравнивать Serverless и Kubernetes для различных AI-задач; - Как выбирать платформу оркестрации в зависимости от требований к нагрузке, бюджету и архитектуре решения; - Как учитывать ключевые технические ограничения при проектировании AI-инфраструктуры; - Как аргументированно обосновывать выбор платформы для задач масштабирования, потоковой обработки данных и построения гибридных сред. ⚠️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор». 👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cZDzq1 Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru