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
Network:📈 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 30 245 subscribers, ranking 4 316 in the Technologies & Applications category and 21 351 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 30 245 subscribers.
According to the latest data from 02 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 110 over the last 30 days and by 1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.29%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.38% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 717 views. Within the first day, a publication typically gains 2 232 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 31.
- 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 03 September, 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.
30 245
Subscribers
+124 hours
+487 days
+11030 days
Posts Archive
Хотите углубить свои знания в Data Science? Освойте технологию многоруких бандитов в задаче рекомендаций
Приходите на открытый практический урок от OTUS. Спикер Андрей Канашов — Senior Data Scientist.
На вебинаре вы:
- узнаете про алгоритмы многоруких бандитов и как они применяются на практике для решения задачи рекомендательных систем;- изучите основные алгоритмы UCB и Tompson Sampling;- получите практический опыт применения многоруких бандитов для задачи рекомендации фильмов.
Встречаемся 22 апреля в 19:00 мск в рамках курса «Рекомендательные системы». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджеров OTUS!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить урок: https://clck.ru/3A7fP3?erid=LjN8KUvNK
🌟 Universal-1 от AssemblyAI превзошел* Whisper от OpenAI
⏩Почти год Whisper от OpenAI удерживал лидерство среди открытых решений для распознавания речи, но теперь пальму первенства среди API сервисов перехватила новая модель Universal-1 от AssemblyAI. Обученная на более чем 12,5 миллионах часов многоязычных аудиоданных, Universal-1 превосходит предыдущего лидера - Whisper от OpenAI, а также другие коммерческие решения по ключевым параметрам.
⏩Universal-1 отличается высоким качеством распознавания речи, обеспечивая на 10% и более точные результаты на английском, испанском и немецком языках по сравнению с лучшими протестированными аналогами. При этом модель генерирует на 30% меньше некорректных вставок слов на обычной речи и на 90% - на фоновых шумах.
*это зависит от конкретных задач, но в некоторых он реально лучше Whisper
📎 Подробнее
@machinelearning_interview
⚡️ 4 Репозитория на Github для подготовки к 4 различным типам собеседований по разработке программного обеспечения:
1. Собеседования по системному дизайну: https://github.com/ashishps1/awesome-system-design-resources
2. Собеседования по низкоуровневому проектированию: https://github.com/ashishps1/awesome-low-level-design
3. Собеседования по программированию: https://github.com/ashishps1/awesome-leetcode-resources
4. Поведенческое собеседование: https://github.com/ashishps1/awesome-behavioral-interviews
@machinelearning_interview
📌Держите 14 типичных вопросов с собеседования по ML
— Как работает градиентный бустинг?
— Почему бустинг градиентный?
— Расскажи про свой опыт?
— Что такое Uplift-моделирование?
— Что за классы трансформируются в Uplift - моделировании?
— Что будешь делать, когда маркетолог попросит сделать модель оттока?
— Какие метрики знаешь для дисбаланса классов?
— Как подобрать отсчеку при перехода с Presicion на Recall?
— Как работает бустрап?
— Как оценить доверительный интервал площади?
— Как оценить метрику, если есть только модели и их оценки?
— Какие бывают схемы кросс-валидации?
— Как по другому называется точность оценки?
— Какая система валидации нужна оценке финального качества модели?
📎 О том, где искать ответы на эти вопросы, можно почитать тут
@machinelearning_interview
18 апреля, 18:00
MLечный путь 2024
Коллеги из @Selectel проводят свой ежегодный митап MLOps и ML-инженеров, на котором обсуждаю инфраструктуру для ML, разбирают сложности, тренды и инструменты построения production ML-систем.
В этом году особое внимание будет уделено актуальному тренду — LLM. Будут доклады про тренды развития генеративного ИИ, перспективы Feast в качестве Feature store, оптимизацию моделей, обеспечение безопасности LLM и сокращение расходов на их инференс. На митапе выступят эксперты из Selectel, СберМаркета, Dstack, Axenix, MIL Team, Raft AI.
Всех участников оффлайн-митапа в Санкт-Петербурге будет ждать неформальное общение со спикерами и экспертами, стенды с GPU-картами, розыгрыш мерча, знакомства и пицца после окончания докладов. Для тех, кто не сможет присоединиться оффлайн, коллеги подготовили онлайн-трансляцию.
Выбирайте подходящий формат участия и регистрируйтесь на мероприятие: https://slc.tl/2a0kk
Реклама ООО «Селектел» erid 2VtzqwGrk2B
🔥 Большая подборка вопросов для собеседования по DS, AI, ML, DL, NLP, компьютерному зрению Часть 2
🚀 Часть 1
▪Вопросы и ответы на собеседования по машинному обучению для специалистов в области анализа данных
▪Вопросы и ответы на собеседования по глубокому обучению для специалистов в области обработки данных
▪Вопросы по статистике
▪Вопросы по теории вероятности
▪Репозиторий для линейки онлайн-курсов по статистике
▪Вопросы и ответы для специалистов по анализу данных на Python
▪Вопросы и ответы для собеседований по SQL и DB для специалистов по обработке данных
Вопросы, основанные на резюме
▪Вопросы и ответы на собеседования по большим языковым моделям (ВПН)
▪Вопросы и ответы на собеседования по компьютерному зрению часть 1( ВПН)
▪Вопросы и ответы на собеседования по компьютерному зрению часть 2 (ВПН)
▪Вопросы и ответы на собеседования по компьютерному зрению часть 3 (ВПН)
@machinelearning_interview
+1📌Алгоритм Monte Carlo Tree Search простыми словами
Держите полезную статью, которая поможет разобраться в таком алгоритме ML, как Monte Carlo Tree Search.
Некоторые факты из статьи:
• MCTS использует дерево для представления игры и симуляции возможных ходов. Дерево строится динамически, добавляя новые состояния при выборе наиболее перспективных ходов.
• MCTS сходится к minimax благодаря использованию оценочной функции и перспективного хода.
• В MCTS учитывается перспективность хода, основанная на оценке и любопытстве.
• MCTS и нейросети дополняют друг друга, создавая наборы данных для обучения и используя их в тандеме.
📎 Статья
@machinelearning_interview
С чего же лучше начать практическое погружение в Machine Learning?
👉 Приглашаем 15 апреля в 18:00 мск на бесплатный вебинар «Случайный лес — мощная техника ансамблирования в ML» от Отус, где вы вместе с опытным экспертом:
✅ познакомитесь с алгоритмом Random Forest;
✅ узнаете, как он устроен;
✅ освоите принципы обучения Random Forest;
✅ примените его на практике.
Спикером выступит: Мария Тихонова – PhD in Computer Science, Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ.
➡️ Регистрация на вебинар: https://otus.pw/qdET/?erid=LjN8K85bc
Вебинар является бесплатной частью полноценного онлайн-курса «Специализация Machine Learning».
💪 Записывайтесь сейчас, а мы потом напомним. Участие бесплатно.
+1💻Мультирегиональная репликация Apache Kafka: кластерные топологии
Неплохая статья о том, какую топологию может иметь кластер Apache Kafka при межрегиональной репликации по нескольким ЦОД и как это реализовать.
Плюс описывается, чем брокеры-наблюдатели отличаются от подписчиков в Confluent Server и при чем здесь конфигурация подтверждений acks в приложении-продюсере.
Для репликации в нескольких регионах кластер Kafka может иметь следующую топологию:
⏩растянутые кластеры (stretched clusters), когда один кластер Kafka устанавливается в нескольких ЦОД. При этом используется протокол синхронной репликации Kafka.
⏩связанные кластеры (connected clusters) с асинхронной репликацией в нескольких регионах. В этом случае может использоваться внешняя система для копирования данных из одного или нескольких кластеров в другой.
Преимущество растянутого кластера в том, что он сохраняет смещения, а также обеспечивает быстрое аварийное восстановление и автоматическое переключение клиента при сбое без дополнительного кода.
📎 Статья
@machinelearning_interview
🤖 Подкаст «Техно.Логично»: Роботизация в Газпромбанке
Первый робот по имени Вера появился в Газпромбанке в 2018 году. Сегодня в компании трудятся уже около 300 цифровых помощников. Благодаря им сотрудники экономят время для по-настоящему важных и креативных задач, пока роботы разгребают рутину.
Но все ли так гладко с технологией RPA? Есть ли у роботизации подводные камни и какие у нее перспективы? Поговорили об этом в новом выпуске «Техно.Логично» с заместителем начальника Департамента банковских процессов Алексеем Голубинцевым и начальником Центра RPA Департамента банковских процессов Елизаветой Поваляевой ✨
Ребята рассказали:
🔹Как устроена технология RPA
🔹Зачем учить робота разгадывать капчу
🔹Почему разработчики порой скептически относятся к RPA
🔹Справедливо ли считать роботизацию костылем
Посмотреть и послушать:
🖤YouTube
📱Apple Podcasts
🎵Яндекс Музыка
🔍Google Podcasts
🍽 Бонус – конкурс в конце выпуска! Сколько человеко-часов экономят все роботы Газпромбанка за рабочий месяц? Напишите ваш ответ в комментариях на «Сфере» или в YouTube. Автор лучшего ответа получит приз – умную колонку с Алисой 🥹
Реклама, Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid:2VtzqwjfYcE
🦾 Google выпустили модель с новой архитектурой Griffin, которая превосходит transformers по своим характеристикам.
Griffin превосходит базовые показатели transformers baseline в контролируемых тестах как по шкале MMLU для различных размеров параметров, так и по среднему баллу в различных тестах.
Архитектура также обеспечивает преимущества в плане эффективности за счет более быстрого вывода и меньшего потребления памяти при выводе длинных контекстов.
▪Статья: arxiv.org/abs/2402.19427
▪Версия 2B на hugging face: huggingface.co/google/recurrentgemma-2b
@machinelearning_interview
📌 Яндекс открыл YandexART API и рассказал, как обучали модель
Исследователь генеративных моделей из Yandex Research делится подробностями разработки и усовершенствования API YandexART v2, которая недавно стала доступна для тестирования компаниям в Foundation Models, сервисе платформы Yandex Cloud: как отбирали данные для обучения модели, какие подходы лежат в её основе, как добились качества работы нейросети по нужным критериям. Внутри также замеры на DrawBench.
🔗 https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/805745/
@machinelearning_interview
🔥 Google мощно улучшила Gemini 1.5 Pro. Теперь нейронная сеть понимает аудио и работает быстрее.
Она может легко трансформировать аудио в текст, создавать краткую выжимку из лекции, анализировать любимую песню. Есть множество возможностей применения.
Тестируем новый функционал здесь. Нужно включить VPN.
+3📌Machine Learning with Python and Scikit-Learn – Full Course
Держите сверхполезный видеокурс по основам Machine Learning, по Python в целом, и по Scikit-Learn.
Отлично подойдёт, если вы только вливаетесь в это, да и если давно занимаетесь ML, не повредит освежить основы
Enjoy)
📎 Курс YouTube [18 часов]
@machinelearning_interview
+4Если вы интересуетесь ML, DL и RL, хотите развивать искусственный интеллект и работать на острие науки — не пропустите ивент от Tinkoff Lab Research
Tinkoff Lab — это исследовательская лаборатория для студентов. Это классная возможность получить научный и продуктовый опыт, поскольку индустриальные проекты становятся частью экосистемы Тинькофф, а научные — основой для публикаций и докладов на конференциях. Лаборантов оформляем на работу в МФТИ, а лучших приглашаем в штат Тинькофф 🔥
На встрече Research 4 Kids выпускники Лаборатории расскажут о своих проектах и о том, как присоединиться к ним в этих исследованиях.
📍Мероприятия пройдут офлайн в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Минске, Астане, Новосибирске и Екатеринбурге. Все подробности и регистрация по ссылке
erid:2VtzqvJdwdQ
Реклама, АНО ДПО “Тинькофф Образование”, ИНН 7743270426
📌Стандартизация MLOps с CRISP-ML
Стандартизация процессов позволяет унифицировать и масштабировать лучшие практики управления исследованиями и разработкой. То же самое относится и к Machine Learning, конечно.
⏩Например, CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) как наиболее распространенная методология выполнения Data Science проектов описывает их жизненный цикл в 6 фазах.
Вот, собственно, эти 6 фаз:
— понимание бизнеса и данных
— инженерия данных
— моделирование машинного обучения
— обеспечение качества приложений машинного обучения
— развертывание ML-модели
— мониторинг и обслуживание ML-системы
Подробнее об этом в статье
📎 Статья
@machinelearning_interview
Весь опыт Data Science – в одном месте. Data Fusion в четвертый раз соберет DS-экспертов для диалога на кросс-индустриальной площадке. Конференция пройдет 17-18 апреля в Москве. Регистрация уже открыта: https://tglink.io/0c5c46b743c8
Data Fusion 2024 – главное событие весны в области анализа больших данных и технологий ИИ. Исследованиям и практике посвящен первый день конференции.
– Известные ученые и эксперты по Data Science расскажут о трендах в различных направлениях машинного обучения и технологиях ИИ.
– Желающие еще глубже погрузиться в сферу искусственного интеллекта смогут посетить трек ML+, посвященный использованию машинного обучения на стыке с физикой, медициной и фармакологией и другими науками.
Второй день мероприятия будет посвящены бизнесу и стратегии.
В этом году конференция Data Fusion пройдет в московском технологическом кластере «Ломоносов». Регистрация здесь: https://tglink.io/0c5c46b743c8
🔥 Большая подборка вопросов для собеседования по DS, AI, ML, DL, NLP, компьютерному зрению.
Подборка вопросов для собеседования поможет вам на собеседовании в области науки о данных, искусственного интеллекта, машинного обучения, глубинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения.
▪100 вопросов для собеседования по машинному обучению в 2024 году
▪50 вопросов для собеседования по компьютерному зрению в 2024 году
▪50 вопросов для интервью по глубинному обучению в 2024 году
▪50 вопросов для интервью по НЛП (обработке естественного языка) в 2024 году
@machinelearning_interview
📌Теоретические основы всех популярных алгоритмов ML и их реализация на Python 🖥
Держите полезный контент)
В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией на Python, отражающей основную идею.
В конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, суммарное время прочтения статей по этим ссылкам составляет более трёх часов, что неплохо для погружения в тему
Пользуйтесь)
📎 Ссылка
@machinelearning_interview
🤖Какая сертификация нужна для разработки медицинского ИИ?
Расскажет Николай Павлов — Advanced Project Engineer в SnkeOS GmbH. Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где разберём:
- кого и как сертифицируют в России и мире, чтобы продукт успешно вышел на рынок, а разработчик по пути не сел в тюрьму;
- по каким ключевым словам искать детализированную информацию, которой свойственно быстро меняться.
Кому нужен этот вебинар:
– IT-специалистам, которые работают или хотят работать в медицинских стартапах;
– разработчикам, желающим выйти на рынок медицинских устройств.
Занятие пройдёт 10 апреля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Искусственный интеллект (AI) в медицине».
💸Только до 7 апреля вы можете применить скидку 15% на оплату любого курса в честь дня рождения OTUS!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/jEBM/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KLEax
