¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Machine learning Interview
Ir al canal en Telegram
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Machine learning Interview
El canal Machine learning Interview (@machinelearning_interview) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 30 045 suscriptores, ocupando la posición 4 579 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 21 921 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 30 045 suscriptores.
Según los últimos datos del 13 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 40, y en las últimas 24 horas de 8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 21.14%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.35% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 6 350 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 208 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 40.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como claude, llm, контекст, hermes, nvidia.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 14 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
30 045
Suscriptores
+824 horas
-77 días
+4030 días
Archivo de publicaciones
+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! 😉
