Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Machine learning Interview
Open in Telegram
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Machine learning Interview
Channel Machine learning Interview (@machinelearning_interview) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 30 045 subscribers, ranking 4 579 in the Technologies & Applications category and 21 921 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 30 045 subscribers.
According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 40 over the last 30 days and by 8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 21.14%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.35% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 6 350 views. Within the first day, a publication typically gains 2 208 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 40.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as claude, llm, контекст, hermes, nvidia.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 14 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
30 045
Subscribers
+824 hours
-77 days
+4030 days
Posts Archive
+3
📌MoE-модель с технологией MLA
Компания DeepSeek создала модель, которая состоит из 236 миллиардов параметров. При этом на каждый токен активно используется 27 миллиардов. NLP-специалисты разобрали статью с подробным описанием модели DeepSeek-V2.
🟡Ссылка на пост
@machinelearning_interview
Встречаемся 14 сентября на Practical ML Conf в Москве и
онлайн!
Machine learning, проверенный практикой*
* Сгенерировано YandexGPT
Главная конференция Яндекса по ML для экспертов: качественные технические доклады от ключевых инженеров, максимум пользы и знаний о практическом применении.
Ключевые темы конференции:
CV / NLP / Speech / RecSys / MLOps / Data science
В числе спикеров:
– Степан Комков — Яндекс Поиск, старший разработчик службы синтеза речи;
– Дмитрий Антипов — Сбер, АБТ, тимлид разработки;
– Виктор Плошихин — Yandex Cloud, руководитель ML-лаборатории в Yandex Platform Engineering.
Во вдохновляющем футуристичном пространстве «Суперметалл» мы поговорим о кейсах, которые не найти в научных статьях, ведь когда они появятся — вы уже не сможете оказаться в числе визионеров.
Ждём вас, чтобы заглянуть в будущее вместе — офлайн и онлайн.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543
+2
🖥 Продвинутый Python с уклоном в DS и ML
Держите отличный учебник/туториал по продвинутым темам Python.
Здесь освещается большое количество разных тем, вот некоторые:
— ООП: классы, магические методы, атрибуты
— декораторы
— загрузка и предобработка датасета
— кросс-валидация
— построение разных графиков
🟡 Advanced Python
@machinelearning_interview
🔥 Прикладная независимая конференция по data science
Организаторы HighLoad++ делают первую офлайн конференцию AiConf 2024. И это не просто конференция, а площадка для обмена опытом, общения и профессионального роста для Data Scientist, ML инженеров.
➡️ Среди тем конференции:
- Работа со звуком
- Компьютерное зрение и генерация изображений
- Обработка естественного языка
- Рекомендательные системы и поиск
- Умные механизмы
- Дискуссии на тему "ML будущего"
- Оптимизация использования железа
➡️ На AiConf 2024 вас ждут:
-Более 700 участников
- Доклады от Эмели Драль, Олега Бартунова, Алексея Голомедова
- Свежие доклады от лидеров рынка Ozon, Яндекса, Huawei, а также из реального сектора
- Рассказы о кейсах и технологиях, которые можно сразу применить в своих проектах. Всё свежее, из первых рук
— Неформальное общение на afterparty
❗️Кстати, ребята в своем телеграм-канале (https://t.me/UseDataConfChannel) делают розыгрыш офлайн-билета, приглашаем поучаствовать.
До встречи на AiConf 2024!
+2
🌟 Machine Learning в продакшене — открытая книга
Здесь описывается много чисто практических вещей, с которыми сталкивается ML-специлист, внедряющий модель в продакшен.
Приводится много примеров хороших практик, которые помогут строить масштабируемые и надёжные ML-системы
🟡 Machine Learning in Production
@machinelearning_interview
+3
📌Подборка полезных ресурсов для изучения ML и для подготовки к собеседованию
Здесь приводится много ссылок на ресурсы, которые объясняют основы Computer Science, матанализ и линейную алгебру, теорию вероятностей и статистику.
Плюс затрагиваются такие темы как:
— классическое ML
— байесовское ML
— Deep Learning
— NLP
— Reinforcement Learning
— применение ML, в частности в биологии и медицине
Почти все практические примеры связаны с Python и R
🟡 ML resources
@machinelearning_interview
🔥 Прикладная независимая конференция по data science
Организаторы HighLoad++ делают первую офлайн конференцию AiConf 2024. И это не просто конференция, а площадка для обмена опытом, общения и профессионального роста для Data Scientist, ML инженеров.
➡️ Среди тем конференции:
- Работа со звуком
- Компьютерное зрение и генерация изображений
- Обработка естественного языка
- Рекомендательные системы и поиск
- Умные механизмы
- Дискуссии на тему "ML будущего"
- Оптимизация использования железа
➡️ На AiConf 2024 вас ждут:
-Более 700 участников
- Доклады от Эмели Драль, Олега Бартунова, Алексея Голомедова
- Свежие доклады от лидеров рынка Ozon, Яндекса, Huawei, а также из реального сектора
- Рассказы о кейсах и технологиях, которые можно сразу применить в своих проектах. Всё свежее, из первых рук
— Неформальное общение на afterparty
❗️Кстати, ребята в своем телеграм-канале (https://t.me/UseDataConfChannel) делают розыгрыш офлайн-билета, приглашаем поучаствовать.
До встречи на AiConf 2024!
+2
📌Введение в Deep Learning
Здесь можно найти ответы на многие свои вопросы по ML и Deep Learning;
тут на примерах объясняются самые важные концепции: от построения своей нейросети и перечисления необходимых фреймворков до сравнения разных архитектур и настройки гиперпараметров
Можно использовать как один из материалов для подготовки к собеседованию
🟡 Introduction to Deep Learning
@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/84mG1Q
Реклама. ООО «Скилфэктори».
erid: LjN8KNEGR
⚡️ Подборка проектов по ML, на которых можно набить руку и прокачать скиллы
Среди эти проектов:
— раскрашивание чёрно-белых изображений с помощью CV
— реализация простого чат-бота
— распознавание пола и возраста
— прогнозирование временных рядов
Самое то, чтобы закрепить понимание ML-алгоритмов на практике
🖥 GitHub
@machinelearning_interview
Как сократить расходы на инференс LLM? Кейс компании “Актион”
22 августа, 16:00
Selectel проводет вебинар, на котором расскажет, как команда «Актион» сократила расходы на GPU на 60% и увеличила пропускную способность в 36 раз благодаря решению Compressa на инфраструктуре Selectel.
Вместе с коллегами из Compressa и «Актион» обсудим способы оптимизации open-source LLM-моделей на своем сервере и преимущества использования облака для инференса LLM. Сравним производительность LLM и стоимость токенов до и после оптимизации. Разберем кейс «Актион» и Compressa по обработке 100 000+ генераций в день всего на одной GPU-карте и узнаем, как удалось сократить расходы на инференс LLM.
Мероприятие бесплатное. Посмотреть программу вебинара и зарегистрироваться можно по ссылке: https://slc.tl/46nmn
Реклама АО «Селектел». ИНН: 7810962785
Erid: 2VtzqvSRMR6
+2
📌Deep Learning на практике
Очень полезный практический учебник/туториал по Deep Learning;
каждый раздел подробно объясняет, что происходит в конкретном Jupyter Notebook'е
Вот некоторые из затрагиваемых тем:
— NLP и работа с текстом
— классификация изображений
— распознавание (начиная с классического MNIST и до более сложных примеров)
🟡 Deep Learning на практике
🖥 Ноутбуки на GitHub
@machinelearning_interview
+2
⚡️ Крутейший сервис, который поможет понять, как устроены нейросети —
Нашёл отличную вещь, которая поможет разобраться в устройстве нейросетей — Interactive Tools.
Это библиотека интерактивных визуализаций, демонстрирующих, как работают такие нейросети, как ChatGPT, Midjourney и другие.
Например, Transformer Explainer наглядно объясняет, как ChatGPT выбирает следующее слово в тексте (подсказка: это как T9, но на максималках) и почему иногда выдаётся не самое вероятное слово.
📌 Interactive Tools
@machinelearning_interview
В чём особенность рекламы на маркетплейсах и как она связана с ранжированием и продвижением — обсуждают эксперты бигтехов в подкасте «Рандомные дрова» от Ozon Tech.
Слушайте, чтобы узнать, как работает механизм аукциона изнутри, как ML-модели учитывают конверсию и какие метрики нужны для измерения качества рекламы в e-com.
🎧 Приятного прослушивания на любимой площадке!
+4
⚡️ Понимание Deep Learning
Отличная книга и масса Colab'ов от MIT для полного понимания Deep Learning.
Определённо это один из лучших ресурсов по DL.
Внутри целых 68 (!!!) ноутубков с практикой.
В книге все, что нужно знать про: что такое трансформеры, описание различных моделей как работает генерация картинок и прочее прочее.
🟡 Understanding Deep Learning
📎 PDF
@data_analysis_ml
+2
📌Подборка ресурсов для подготовки к собеседованию по ML
Здесь собрана масса полезных ссылок, которые помогут подготовиться ко всем нужным темам, таким как логистическая/линейная регрессия, SVM, метод k-ближайших соседей, работа с временными рядами, обучение без учителя, построение рекомендательных систем, и ко многим другим темам.
Уверен, будет полезно и каждый найдёт здесь нужную для себя информацию
🟡 Machine Learning interview resources
@machinelearning_interview
🦒 Открытые генеративные модели изображений и как их готовить
На вебинаре мы обсудим последние результаты в области генерации изображений (в том числе прогремевший FLUX от BlackForestLabs) и как настраивать результаты под себя: позу персонажей, рисунок, который можно увидеть на контрасте и прочие интересные способы сделать результат лучше и уникальней. Конечно, речь будет идти про открытые модели.
Будем заниматься указанием условий генерации для диффузионной модели: фиксируем позу, форму и др. с использованием ControlNet.
Вебинар направлен на максимально широкую аудиторию, поэтому мы постараемся обойтись (почти) без кода.
Свой кластер GPU не требуется :)
Вебинар проведет Радослав Нейчев и команда Girafe AI, ведущие магистерской программы МФТИ “Современные методы искусственного интеллекта”.
Вебинар пройдет 12 августа в 18:00 МСК
Регистрация на вебинар в TG канале: https://t.me/+HaSXMQrNN_YxMzZi
🦒 Кто мы:
Владислав Гончаренко и Радослав Нейчев - основатели проекта, авторы курса и преподаватели по машинному обучению в МФТИ.
Мы создали один из признанных курсов машинного обучения (более 2 тысяч звезд на github https://github.com/girafe-ai/ml-course), который преподается в МФТИ, YSDA, МГУ, MADE (академия больших данных от vk com), Harbour. Космический университет (Испания и Таиланд) и др.
Наша цель - обеспечить первоклассное образование и помочь как можно большему числу людей освоить область искусственного интеллекта, поэтому наши учебные материалы доступны с открытым исходным кодом.
🦒 Также наша команда продолжает набор в онлайн магистратуру МФТИ Modern State of Artificial Intellegence (MSAI), где вы сможете пройти курсы по LLM, MLOps и другим темам машинного обучения, начав с математической и программисткой базы.
Больше информации можно узнать на сайте магистратуры
На все интересующие вопросы о программе мы ответим в конце семинара.
Реклама, ИП Гончаренко В.В., ИНН 272403059890
erid: 2VtzqxMNdHW
+4
⚡️ Погружение в Deep Learning — лекции и видеозаписи Мюнхенского университета
Это серия из 23 лекций по Deep Learning, к каждой лекции прилагается запись на YouTube и pdf с подробным описанием + практические задания
Курс раскрывает такие темы Deep Learning и ML как:
— свёрточные нейросети (CNN) и популярные архитектуры
— настройка гиперпараметров
— рекуррентные нейросети (RNN) и трансформеры
— NLP и работа с текстом
— а также много других тем + 22 практических задания
🟡 Introduction to Deep Learning
@machinelearning_interview
⚡ На нашем канале мы проводим тестовое собеседование на Middle Computer Vision разработчика
8 августа в 19:00 по мск мы совместно с Solvery проведем тестовое собеседование с одним из участников нашего сообщества.
Собеседование проведет ментор Ростислав Косивец, CTO, Trillion Technology LLC
План эфира:
— Моковое собеседование: решение задачи
— Разбор собеса и фидбэк кандидату
— Ответы на ваши вопросы
Почему стоит принять участие:
🔘 Вы получите отличный опыт прохождения собеседования
🔘 Участие в стриме - кейс, который отлично смотрится в резюме и демонстрирует ваши софт скилы и уверенность в себе
🔘Получите обратную связь от ментора и зададите любые вопросы
Просто кайфово проведете время :)
Если вы прямо сейчас готовитесь к устройству на работу или повышению — не стесняйтесь — подавайтесь в качестве участника — это будет очень полезно ✅
Присоединяйтесь к сообществу и прикрепляйте резюме в форму 🪅
А для зрителей мы пришлем ссылку на трансляцию в канал!
Аналитики-разработчики, станьте частью команды GigaChat 10 августа! 💻
Всего за один день вы пройдёте все этапы интервью, познакомитесь с командой и даже получите заветный оффер.
Gigachat — мультимодальная языковая модель, способная генерировать тексты любой сложности и стиля, а также создавать изображения.
Какие задачи решает команда GigaChat 👇
✔️ Research: исследование и реализация перспективных подходов обучения, синтеза и фильтрации данных, конструирование метрик и бенчмарков LLM, разработка пайплайнов для решения продуктовых кейсов с помощью больших языковых моделей.
✔️ Code: реализация prod-ready кода по работе с LLM, БД, API.
✔️ Markup: формирование и контроль пайплайнов разметки данных.
✔️ Pretrain: повышение качества pretrain набора данных.
✔️ RL: эксперименты с RL, Reward и DPO подходами.
Оставляйте отклик здесь, и до встречи на One Day Offer 10 августа! 😉
