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 30 570 suscriptores, ocupando la posición 4 352 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 20 924 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 30 570 suscriptores.
Según los últimos datos del 06 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 241, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.73%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.12% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 280 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 177 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 20.
- 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 07 noviembre, 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.
30 570
Suscriptores
-224 horas
-97 días
+24130 días
Archivo de publicaciones
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄
👨🏻💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний
💡Если ты настоящий генератор идей – ждём в секции «Идеатон», где ты сможешь предложить самые смелые идеи для бизнеса!
Даты хакатона: 15–18 декабря 2022 года
Дедлайн регистрации: 12 декабря 23:59
Регистрация и подробности:
Хакатон - https://clck.ru/32jXrY
Идеатон - https://clck.ru/32jXqm
Создавай команду или подавай личную заявку, а мы найдем для тебя крутую команду! Регистрируйся, решай новогодний кейс, заводи знакомства, перенимай опыт от топовых экспертов, стань частью X-MAS HACK! И кто знает.. возможно, именно ты заберешь главные призы!
💰Призовой фонд – 1.700.000 рублей!
🎁 Новогодний мерч, подарки от партнеров и сертификаты
🎅🏻 Менторская поддержка от топовых экспертов
🪄 Мастер-классы, лайфхаки и много полезных знакомств
Больше хакатонов и призов - https://clck.ru/32jXrh
#хакатон #идеатон
🧬 Присоединяйтесь к онлайн-митапу ВТБ «Применение ML-инструментов в бизнес-процессах», который пройдёт 8 декабря 2022 года в 18:30 по мск. Митап будет полезен всем, кто интересуется Data Science и Machine Learning.
Темы митапа:
📌 «Инструменты для автоматизации решения бизнес задач»
Спикер: Дмитрий Тимохин, Data Scientist, ВТБ
📌«Модель для матчинга резюме и вакансий»
Спикер: Ярослав Пудяков, Data Scientist, ВТБ
📌 «Модель предсказания связанности компаний для привлечения клиентов в Банк»
Спикер: Роман Гончар, лидер команды Графовой аналитики стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
📌 Q&A-сессия, модератор: Артём Летин, лидер стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
👉 Зарегистрируйтесь по ссылке, и мы пришлём вам напоминание о митапе: https://cnrlink.com/dsmeetup231
🎁 Авторы самых интересных вопросов получат фирменный мерч
Data Secrets — первый журнал в области науки о данных.
Machine Learning, Data Science, AI - знакомые слова, но считаешь, что это очень сложно? Здесь мы на практических примерах освещаем последние достижения в этой области и учим азам:
— рекомендательные системы
— прогнозирование временных рядов
— генерирование фото/видео
Присоединяйся: @data_secrets
Очередной выпуск подкаста чуть больше чем полностью посвящен машинному обучению 🤖
Звучит страшно, но мы позвали человека, который знает про machine learning ТАК много, что может объяснить сложное простыми словами и на близких примерах — ML-директора Дзена Андрея Зимовнова.
Почему машинное обучение это про креатив? Как работает алгоритм Дзена? Можно ли сделать модель, которая будет интерпретировать другую модель? Об этом и еще куче всего узнайте из восьмого выпуска!
Слушайте новый выпуск в Apple Podcasts или Я.Музыке и подписывайтесь!
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
👉Классификация марок молока
👉Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
👉Обнаружение возгораний
👉Оценка стоимости квартир
👉Классификация отзывов на Teslа
👉Оценка резюме соискателей
👉Прогнозирование стоимости полиметаллов
👉Сегментация изображений самолетов
👉Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке
NewProLab запускает 3-й поток онлайн-программы Spark Advanced,
Программа разработана для дата-инженеров, имеющих практический опыт работы с Apache Spark 2 и желающих изучить внутреннюю архитектуру проекта.
Коротко о важном:
- Старт – 17 ноября
- Обучение длится 4 недели
- Всем участникам предоставляется доступ к облачному кластеру для выполнения лаб – практических задач, максимально приближенных к реальным.
Вы получите опыт и знания, которые позволят ускорить обработку данных в существующих проектах.
Подробности по ссылке
Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод interview, по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.
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