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 30 033 subscribers, ranking 4 585 in the Technologies & Applications category and 21 928 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 30 033 subscribers.
According to the latest data from 14 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 41 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 20.73%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.14% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 6 226 views. Within the first day, a publication typically gains 2 143 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 39.
- 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 15 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.
30 033
Subscribers
-824 hours
-97 days
+4130 days
Posts Archive
💡 A Guide to Production Level Deep Learning 🎬 📜 ⛴️
Руководство по созданию практических систем глубокого обучения производственного уровня для использования в реальных приложениях.
▪Github
@machinelearning_interview
Нужно ли дата-инженерам знать Linux?
Расскажет Вадим Заигрин – Team Lead команд инженеров данных. Встречаемся на бесплатном открытом уроке от OTUS, где вы вместе с экспертом:
- разберетесь, почему вам надо знать Linux;
- ознакомитесь с его особенностями;
- узнаете, как работать с Linux: командная строка, пользователи и их права, запуск приложений, инструменты работы с сетью.
Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Data Engineer». Доступна рассрочка на обучение!
Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/J6yI/?erid=LjN8KTGwD
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
💫 Шпаргалка для алгособеса — алгоритмическая сложность, структуры данных, методы сортировки и Дейкстра
▪Читать
@machinelearning_interview
🎮Как использовать ИИ в игровой индустрии?
Расскажет Артем Голубин, Senior Data Scientist, преподаватель курса Reinforcement Learning в OTUS на открытом уроке.
Вместе с опытным экспертом вы разберете:
- историю развития интеллектуальных агентов для настольных и компьютерных игр;
- подходы к созданию игровых ботов с помощью обучения с подкреплением;
- как обучить модель эффективно управлять группой юнитов в одной из популярных игр.
⚡Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Reinforcement Learning».
👉Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись.
При поступлении в группу обучения возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
erid: LjN8K2xod
Какова вычислительная сложность механизма self-attention?
В оригинальной статье Attention Is All You Need есть таблица со сравнением Complexity per Layer (сложность на слой) нового механизма self-attention и других архитектур. Указано, что для self-attention это значение составляет O(n^2 * d), где d — это размерность векторного представления.
В статье есть один нюанс. Авторы не учитывали сложность вычисления матриц Q, V и K (query, value и key). Их значения были взяты из скрытых состояний RNN. Поэтому идёт «чистый» расчёт для слоя Attention.
#вопросы_с_собеседований
📖 Книга по искусственному интеллекту с открытым исходным кодом от Hugging Face.
Open-Source AI Cookbook - это коллекция блокнотов, раскрывающих практические аспекты создания ИИ-приложений и решения различных задач машинного обучения с помощью инструментов и моделей с открытым исходным кодом.
https://huggingface.co/learn/cookbook/index
@machinelearning_interview
Основы качественного анализа данных
Обычно, когда кто-то говорит о качестве применительно к исследованию данных, он подразумевает правильность проведения анализа данных и достоверность результатов. Я считаю такое определение слишком узким. Из моего более чем восьмилетнего опыта работы в аналитике я понял: чтобы анализ данных был проведен на достойном уровне, он должен сочетать в себе три фундаментальных элемента:
ответ на актуальную потребность со своевременной точностью;
надежная и проверенная методология, взятая за основу;
доступность для сотрудников организации.
Поговорим об этом всем более подробно.
📌 Читать
Если вы уже знакомы с ML-моделями или даже работаете на позиции джуниор-специалиста, для получения следующего грейда будет кстати наставничество опытных коллег и дополнительная практика. Всё это можно найти на курсе Яндекс Практикума.
За 4 месяца:
— вы поймёте, как переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения,
— научитесь строить продвинутые ML-модели,
— создадите 3 сервиса в облаке для решения задач бизнеса.
Всю дорогу с вами будут наставники и такие же как вы студенты — для обратной связи и поддержки.
Начните курс с бесплатной вводной части, она поможет понять, подходит ли вам программа.
⚡️ CNN Explainer
Интерактивная система визуализации, разработанная для того, чтобы помочь изучить и понять принцип работы конволюционных нейронных сетях (CNN).
git clone git@github.com:poloclub/cnn-explainer.git
▪Github
Demo
@machinelearning_interview❓Что нужно знать про найм в ML/DS в начале карьеры.?
Борис Цейтлин расскажет про поиск работы в ML/DS на открытом уроке в OTUS.
🔹На вебинаре разберем какие пет-проекты делать для портфолио
🔹Расскажем как искать вакансии, подаваться на них и как проходить собесы
Встречаемся 28 февраля в 20:00 мск в рамках курса «Machine Learning. Professional».
👉 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись:
https://otus.pw/17nz/?erid=LjN8KXaKC
👉 Awesome NLP
Список исследований и инструментов, материалов для чтения, видео и курсов, книг, библиотек, датасетов и инструментов аннотации, посвященных обработке естественного языка (NLP).
▪Github
@machinelearning_interview
Как научиться обучать ML-модели и выкатывать их в прод без багов?
Прокачать необходимые скиллы под руководством опытных экспертов из ведущих компаний на онлайн-курсе «MLOps» от OTUS.
Программа идеально подходит для Data Scientist-ов, ML Engineer-ов, Data Engineer-ов, DevOps, Data Analytic-ов и Software Engineer-ов.
На курсе вас ждут:
- живые вебинары с возможностью задать вопросы экспертам;
- много практики и сильные проекты для портфолио;
- поддержка профессионального комьюнити.
Пройдите тест прямо сейчас и узнайте, готовы ли вы сделать следующий шаг в карьере: https://otus.pw/XR1V/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
⚡️ Complete-Scikit-learn-with-projects
Этот репозиторий содержит все необходимое для освоения Scikit learn на продвинутом уровне с 25 реализованными проектами
▪Github
▪Шпаргалка scikit-learn
@machinelearning_interview
erid: LjN8KDVxm
Хотите начать карьеру в машинном обучении или прокачать скиллы, чтобы брать задачи посложнее и расти в зарплате? Станьте ML-инженером и углубите знания в разработке Machine Learning моделей, которые будут решать задачи бизнеса.
В этом поможет курс «ML Engineering: от базы до продукта» от онлайн-школы «karpovꓸcourses» и магистратуры ИТМО AI Talent Hub.
На курсе вас всему научат топовые эксперты лучшего образовательного проекта ИТМО 2023 по версии премии ITMO.EduAwards.
Вы получите навыки разработки и обучения Machine Learning моделей, соберете портфолио и станете полноценным специалистом, который готов выйти на рынок труда.
После выпуска у вас будет диплом ИТМО гособразца о профессиональной переподготовке и диплом о присвоении специализации от «karpovꓸcourses»+AI Talent Hub ИТМО.
А если захочется окончить магистратуру - сможете поступить на бюджет в ИТМО и учиться в магистратуре всего 1 год вместо двух - это сэкономит вам от 200 тысяч рублей
Подать заявку: https://clc.to/SZ1qqQ
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
🖥 Огромная шпаргалка с готовыми запросами SQL (SQLite)
▪ Смотреть
@machinelearning_interview
🔥 Hiring Days для ML и Backend-разработчиков скоро начнется
Получите возможность всего за одни выходные присоединиться к одной из команд VK.
В Департаменте AI, контентных и рекомендательных сервисов разработчикам предстоит развивать технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, строить единую платформу для рекомендаций и поиска контента.
Узнайте больше здесь и отправляйте отклики до 15 февраля включительно
@machinelearning_interview
⚡️ Complete-Applied-Machine-Learning-with-Projects-Series
В этом репозитории собрано все, что нужно для того, чтобы стать экспертом в прикладном #MachineLearning 53+ готовых проектов с кодом.
https://github.com/Coder-World04/Complete-Applied-Machine-Learning-with-Projects-Series
@machinelearning_interview
Как эффективно проводить эксперименты в ClearML?
Расскажет Влад Пивоваров — senior MLOps инженер, который успел поработать в Сбербанке, Airbnb, Groupon.
На бесплатном практическом уроке от OTUS разберёмся, каким образом работает инструмент ClearML и как в пару строчек кода можно запустить эксперименты и удобно сравнить их через интерфейс.
Занятие идеально подойдет для дата саентистов, MLOps и devops-инженеров.
Встречаемся 7 февраля в 20:00 мск в рамках курса «MLOps». Доступна рассрочка на обучение!
Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись: https://otus.pw/Q3kQ/?erid=LjN8K8pSK
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
⚡️ Где искать работу Дата Саентисту в 2024 году
https://habr.com/ru/articles/789618/
@machinelearning_interview
🕜 Временная сложность 10 алгоритмов машинного обучения
@machinelearning_interview
