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
Red:📈 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 30 246 suscriptores, ocupando la posición 4 323 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 21 358 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 30 246 suscriptores.
Según los últimos datos del 01 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 105, y en las últimas 24 horas de 24, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.15%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.32% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 675 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 214 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 31.
- 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 02 septiembre, 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.
30 246
Suscriptores
+2424 horas
+497 días
+10530 días
Archivo de publicaciones
Стартовал набор в Академию Аналитиков Авито.
Это бесплатный образовательный онлайн-курс с практикой в реальном бигтехе.
Традиционно в Академии два направления: аналитик данных и DS-инженер.
Выбери, что ближе тебе, познакомься с требованиями к поступлению, программой и преподавателями на странице Академии. И спеши подать заявку!
⭐️ Сравниваем DBSCAN и OPTICS
Поговорим сегодня о 2 популярных алгоритмах кластеризации — DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности и сравним
Поехали!
https://habr.com/ru/articles/818889/
@machinelearning_ru
+4
⚡️ Простое объяснение сложных концепций AI и ML на пальцах
Держите подборку полезных анимаций от Tom Yeh
Профессор очень просто объясняет такие понятия как MoE, умножение матриц, работу MLP в PyTorch, прямое/обратное распространение, работу GAN, устройство векторной БД и много всего ещё
▶️ Анимации с объяснением
@machinelearning_interview
🔥 На Хабре выбрали победителей конкурса «Технотекст» в номинации ML
Ими стали:
— Виктор Юрченко из Яндекса со статьей о том, как нейросети помогают беспилотным автомобилям планировать своё движение
— Игорь Котенков из Open Data Science с научно-популярной статьей-разбором работы ChatGPT
— Мурат Апишев со статьей о методах позиционного кодирования в Transformer
@machinelearning_interview
+4
🌟 Интерпретируемое машинное обучение — открытая книга от Christoph Molnar
Здесь можно найти ответы на многие вопросы по ML.
Вот некоторые из разделов:
— интерпретация нейросети
— дерево решений
— регрессия: линейная/логистическая
Большой упор сделан на подробное объяснение, поэтому детально разбираются такие кейсы:
— анализ комментариев на предмет спама
— построение модели регрессии по данным аренды велосипедов
— классификация причин возникновения рака
📎 Книга
@machinelearning_interview
+2
⚡️ Отличная open-source книга по прогнозированию временных рядов
В этой открытой книге от Rob Hyndman и George Athanasopoulos собрана масса полезных вещей по прогнозированию временных рядов.
Все примеры приводятся на языке R, но объясняются очень подробно, так что даже тру-питонисту всё будет кристально понятно
📎 Книга
@machinelearning_interview
✨ Яндекс представил языковую модель YandexGPT 3 Lite
Это облегченная и более усовершенствованная модель, в которой докрутили качество и скорость ответов. Она будет полезна разным бизнесам в решении рутинных задач в режиме реального времени. Плюс получается наиболее выгодной по соотношению цена/качество (также есть бесплатный демо-режим, чтобы попробовать).
В статье команда рассказала про такие важные этапы обучения модели, как Alignment и RL.
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/817391/
@machinelearning_interview
+3
⚡️ Большая подборка вопросов по разным аспектам ML: по алгоритмам, по линейной алгебре и матанализу, по статистике, поведенческие вопросы и не только
Здесь освещается собеседование в ML с разных сторон, приведена масса всевозможных вопросов (не только технических), которые могут задать
📎 Вопросы
@machinelearning_interview
+2
🌟 Отличный репозиторий для полного погружения в Machine Learning
Здесь и теория Machine Learning, и пошаговое объяснение в Jupyter Notebook'ах с реальными кейсами
Вот некоторые из затрагиваемых тем:
— предобработка данных с sklearn
— работа с текстом: векторизация и т.д.
— работа с изображениями
— обучение с учителем и без
Также в репозитории есть модули, в которых более детально рассматриваются отдельные блоки — GenAI, продвинутая статистика и работа с данными и ещё несколько других тем
🖥 GitHub
@machinelearning_interview
+4
🌟 Вопросы и ответы по Deep Learning для подготовки к собеседованию
Вот некоторые из вопросов:
— Опиши архитектуру типичной свёрточной нейронной сети (CNN)
— Почему сигмоиду не рекомендуется использовать в качестве функции активации в скрытом слое нейронной сети?
— Расскажи про исчезающий градиент в RNN
— Для чего нужна пакетная нормализация?
▶️ Вопросы и ответы
@machinelearning_interview
Как работает обучение с подкреплением: классические алгоритмы SARSA и Q-learning
Почему 2 этих инструмента лежат в основе всех современных алгоритмов?
Расскажет опытный эксперт на открытом уроке от OTUS, где вы:
- познакомитесь с базовыми алгоритмами RL и поймете, чем оно отличается от остальных;
- узнаете о трех парадигмах ML и разберетесь с основными понятиями;
- определите, чем марковский процесс принятия решений отличается от случайного поиска.
Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences, опытный руководитель команд. Встречаемся 28 мая в 20:00 мск в рамках курса «Reinforcement Learning». Все участники вебинара получат спец. цену на обучение!
Регистрируйтесь: https://otus.pw/nDKd/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ", ИНН: 9705100963
+4
⚡️ 42 вопроса и ответа по ML для подготовки к собеседованию
Вот некоторые из этих вопросов:
— Как работает сверточная нейронная сеть (CNN)?
— Опиши разницу между обучением с подкреплением на основе модели и без модели
— Расскажи про механизм внимания в Deep Learning
— Можешь вкратце объяснить концепцию байесовской оптимизации?
— Что представляет собой концепция состязательного обучения в глубоком обучении?
▶️ Вопросы и ответы
@machinelearning_interview
+3
🔥 Подборка полезных шпаргалок по алгоритмам Machine Learning и не только
Здесь собраны полезные схемы и шпаргалки, например, классификация алгоритмов ML, или как выбрать модель ML, исходя из задачи
🖥 GitHub
@machinelearning_interview
Блокчейн TON ищет талантливых разработчиков!
Стартует масштабный хакатон “The Open League Hackathon” с призовым пулом $2,000,000 от команды блокчейна TON.
В поддержку хакатона все Web3-энтузиасты приглашаются на трёхдневные оффлайн встречи для нетворкинга в 13 городах мира:
📍Прага, Берлин, Киев, Варшава, Тбилиси, Белград, Сеул, Тайбэй (Тайвань), Гуруграм (Индия), Гонг-Конг, Минск, Москва и Санкт-Петербург.
Первые встречи начнутся уже 24 мая. Ищи свой город и регистрируйся здесь 👈 тык
Что вас ждет:
— 3 дня нетворка, лекций, конкурсов и работы над собственными проектами с поддержкой представителей TON Foundation и команд экосистемы TON
— Призовые $5.000 для трех лучших проектов на каждом оффлайн ивенте + много мерча и других бонусов
Не упусти возможность представить свое приложение 900 миллионам активных пользователей Telegram вместе с TON.
Регистрируйся — https://society.ton.org/activities/open-league
💻 Kafka БАЗА по Теории и Практике.
https://www.youtube.com/watch?v=W7ZCXcxQxV8
@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/9bSV8g
Реклама. ООО «Скилфэктори».
erid: LjN8KCWfX
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/9bSV8g
Реклама. ООО «Скилфэктори».
erid: LjN8KCWfX
+2
🌟 Чек-лист Machine Learning
Здесь собраны все основные темы Machine Learning;
этот чек-лист поможет вспомнить, какие темы ещё остались неизученными.
На прикреплённых сообщениях только часть тем, их гораздо больше
📎 Чек-лист
@machinelearning_interview
Онлайн-день AvitoTech на Data Fest | 26 мая с 13:00 до 18:00
В программе:
• Общение с рекрутерами и лидами Авито в Spatial Chat;
• Участие в ML System Design Game с Михаилом Каменщиковым, руководителем команды рекомендаций в Авито.
Воркшоп поможет получить опыт работы над крупными проектами и подготовиться к собеседованиям, а также развивать свои идеи в интерактивном формате. Регистрация на онлайн и офлайн-активности по ссылкам.
И помните, 1 июня ожидается большой офлайн-день в московском офисе Авито. Подробности программы здесь.
+5
🦙 Llama3-from-scratch
Очень подробный гайд по созданию LLaMa-3 с нуля!
Крутой репозиторий, в котором реализована llama 3 с нуля - умножение матриц с помощью multiple heads, позиционное кодирование (способ кодирования позиции слова внутри эмбеддинга), реализация механизма внимания и все остальное, здесь тщательно описано и объяснено.
Отличный репо для обучения, 3 к звезд за сутки⭐️
▪Github
@machinelearning_interview
