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 30 570 subscribers, ranking 4 352 in the Technologies & Applications category and 20 924 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 30 570 subscribers.
According to the latest data from 06 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 241 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.73%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.12% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 280 views. Within the first day, a publication typically gains 2 177 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 20.
- 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 07 November, 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.
30 570
Subscribers
-224 hours
-97 days
+24130 days
Posts Archive
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
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.
🚀 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.
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
🔥 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!
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
Хочешь заглянуть в «черный ящик» ⬛️ машинного обучения?
Подключайся к Digital Лекторию Газпромбанка!
📍 Виктория Дочкина, директор по разработке моделей в Газпромбанке, расскажет:
— что такое предсказательная способность?
— зачем использовать «черные ящики» если есть множество понятных моделей?
— почему ведущие университеты хотят открывать целые факультеты/кафедры для изучения работы нейронных сетей?
А еще участники смогут получить сертификат и мерч!
Лекция пройдет в закрытом Telegram-канале
📅 10 ноября в 18:00 (по МСК)
Регистрируйся по ссылке 👉🏻 https://vk.cc/cicTK2
До встречи!
“Хочу стать уверенным миддлом в Computer Vision , что делать?”
Быстрый и верный способ — попасть в сильную команду и решать боевые задачи. Старшие коллеги передадут вам свой опыт, а задачи научат решать “corner-кейсы”.
Чтобы окружить себя опытными коллегами необязательно менять место работы! Можно найти команду единомышленников, желающих развиваться и делиться опытом. Идеально если это будут люди из разных компаний, отраслей и стран.
Ребята из школы DeepSchool как раз создали такое место — курс “Ракета в Computer Vision”. На нем 8 кураторов из разных компаний учат решать end-to-end задачи в области CV. Через живые zoom-вебинары, ревью кода, групповые задания и общение в чате кураторы и студенты передают опыт друг другу.
После курса “Ракета в Computer Vision” вы научитесь:
+ краудсорсить данные,
+ согласованно учить модели в большой DL-команде,
+ ускорять нейросети,
+ создавать ML/DL-сервисы,
+ автоматизировать деплой своих приложений на сервер,
+ и настраивать мониторинг веб-сервисов.
Чтобы узнать программу, прочитать отзывы и оставить заявку на консультацию с одним из кураторов, переходите по ссылке
Назовите промокод “telegram” на консультации, чтобы получить скидку!
Если вы научный специалист, программист, который хочет применять ML в своей работе, у вас хороший математический аппарат и вы уже писали код, вам подойдет новый курс Яндекс Практикума «Инженер машинного обучения».
За время обучения, вы самостоятельно пройдете все шаги создания сервисов, работающих на основе моделей машинного обучения в облачной инфраструктуре и разберете все этапы работы ML-инженера.
Продолжительность обучения — 4 месяца.
За 4 месяца вы научитесь:
• Переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения и применять алгоритмы и архитектуры ML-решений.
• Выявлять источники качественных данных, выбирать эффективные способы их разметки и работать с большими данными.
• Разрабатывать код моделей и готовить к использованию в продакшн под большой нагрузкой.
• Развёртывать ML-модели в облаке, поддерживать качество работы модели на меняющихся данных.
Учёбе нужно будет уделять примерно 10—12 часов в неделю.
Программа включается в себя 3 актуальных кейса, которые вы решите за время обучения:
Создадите рекомендательную систему для товаров на маркетплейсе;
Предскажете отток клиентов в банковском секторе;
Смоделируете uplift для пользователей телеком оператора.
Не обещаем, что будет легко, но точно будет очень интересно.
💥Приглашаем на вебинар «Предсказание отказов в промышленности: от теории к практике» 8 ноября в 10:00
Предсказание отказов промышленного оборудования достигается за счёт непрерывного мониторинга и контроля состояния оборудования.
Предсказательное обслуживание призвано существенно снизить затраты на техническое обслуживание оборудование, сократить количество поломок и время просто оборудования.
В ходе вебинара будет рассказано о существующих подходах к организации предсказательного обслуживания.
Также будет продемонстрирована экспериментальная установка, состоящая из электродвигателя, передаточного механизма, нагрузки и системы датчиков. Установка моделирует режимы корректной работы, электрический и механические дефекты и их комбинаций.
Будут показаны варианты решения задачи обнаружения признаков износа и их классификации с применением анализа сигналов и машинного обучения. Мы сравним данные и результаты, полученные с помощью установки и её Simulink-модели.
Зарегистрироваться можно тут
