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 30 574 suscriptores, ocupando la posición 4 355 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 20 915 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 30 574 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 246, y en las últimas 24 horas de 4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.94%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.98% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 344 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 134 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 19.
- 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 05 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.
30 574
Suscriptores
+424 horas
-97 días
+24630 días
Archivo de publicaciones
⚜️Вышел релиз GitLab 16.9 с расширенным доступом к бета-версии Duo Chat
GitLab Duo Chat может:
➖Объяснить или пересказать содержание тикета, эпика или кода.
➖Ответить на конкретные вопросы об этих артефактах. Например: «собери все аргументы, упомянутые в комментариях применительно к решению, предложенному в этом тикете».
➖Сгенерировать код или текст на основе информации из этих артефактов. Например: «напиши документацию для этого кода».
➖Помочь вам начать работать с GitLab с нуля. Например: «создай файл конфигурации
.gitlab-ci.yml для тестирования и сборки приложения Ruby on Rails с конвейером CI/CD GitLab».
➖Ответить на вопросы любого уровня сложности, от новичка до эксперта. Например: «Как настроить динамическое сканирование безопасности приложений для REST API?»
➖Ответить на последующие вопросы, чтобы вы могли последовательно проработать упомянутые сценарии.
🔗 Duo Chat
@machinelearning_interview🖥 45+ IT-компаний ищут стажёров и джунов
Карьерные форумы "Найти IT" — это шанс пообщаться с топовыми компаниями и получить оффер. Среди работодателей будут Сбер, Яндекс, Kaspersky, Avito и многие другие.
Что вас ждёт:
🔹 Мастер-классы, кейсы и Q&A-сессии.
🔹 Розыгрыш призов среди участников.
🔹 Обширное пространство для общения и обмена опытом.
🔹 Карьерные консультации от HR-ов.
Участие бесплатное!
Выбирайте город и регистрируйтесь👇🏻
📍 Москва — 6 марта
📍 Санкт-Петербург — 6 апреля
📍 Новосибирск — 10 апреля
🎙Создание локально работающего голосового помощника
В этой статье я расскажу о том, как создать помощника, который позволит вокально взаимодействовать с LLM с открытым исходным кодом. Все компоненты будут работать локально на вашем компьютере.
Архитектура
Архитектура включает три отдельных компонента:
🔵сервис обнаружения “пробуждающего” слова, активирующего голосового помощника (wake-word detection service);
🔵сервис голосового помощника (voice assistant service);
🔵чат-сервис (chat service).
📌 Продолжение
@machinelearning_interview
Уже слышали про GitVerse?
Это новая платформа для совместной разработки и хостинга кода от СберТеха. Сервис полностью российский – работать с ним удобно, безопасно и надежно.
С GitVerse разработчики смогут создавать проекты с открытым и закрытым кодом, переносить репозитории с других площадок, привлекать новых участников и назначать задачи.
А еще:
- делать код-ревью и объединять изменения;
- оптимизировать рабочий процесс: назначать ответственных за ревью и отслеживать результат;
- получать запросы на слияние и объединять ветки;
- подписываться на обновления пользователей и репозиториев и оставаться в курсе активностей команды;
- общаться с ИТ-сообществом, узнавать новости и читать материалы про open source.
Вся функциональность GitVerse доступна разработчикам бесплатно.
Зарегистрируйтесь и откройте возможности GitVerse уже сейчас.
⚡️ Новая архитектура без трансформеров DeepCN , превосходит все возможные трансформеры в анализе временных рядов.
Репозиторий, показывающий, почему трансформеры не работают в прогнозировании временных рядов, демонстрирующий лучшие модели SOTA без трансформеров '
Transformers Are What You Don't Need' ->
▪Github
#прогнозирование
@machinelearning_interviewРаботаешь с данными и чувствуешь, что из них можно получить больше? В DataWorkshop расскажут как это сделать.
5 дней практики в Data Science на реальных данных магазина из Великобритании.
1-2 часа в день и самостоятельно создаешь модели машинного обучения.
Старт - 4 марта. Обучаешься под руководством эксперта в своем темпе, в удобное время.
6000+ человек из разных стран мира уже приняли участие в данном интенсиве.
15 лет практического опыта у автора интенсива, поэтому полученные знания можно сразу применять в рабочих проектах.
Обучают с 2017 года.
Предоставляем готовое окружение - ничего устанавливать и настраивать не нужно.
Участие бесплатно только для первых 100 записавшихся человек.
Успевайте записаться по 👉 ЭТОЙ ССЫЛКЕ
А еще много полезной информации о том, как начать работать в сфере Data Science в их канале.
Реклама: ИП Кравченко Николай Васильевич LjN8KCNbP
📌 Tech-Interview : Important Topics and Techniques
В этом репозитории собрано все, что нужно, чтобы подготовиться к техническим собеседованиям, а также самые важные советы и методики подготовки к собесу.
▪Github
@machinelearning_interview
Repost from Machinelearning
🔥 NVIDIA AI Foundation Models
Вы можете тестировать модели с открытым исходным кодом, используя NVIDIAAI.
Взаимодействуйте с новейшими современными API моделей ИИ, оптимизированными на базе ускоренных вычислений NVIDIA, прямо из браузера.
Gemma 7B, Llama 2 70B, Kosmos-2, Mixtral 8x7B Instruct, Stable Diffusion XL и многое другое 🥳
https://catalog.ngc.nvidia.com/ai-foundation-models
ai_machinelearning_big_dataВведение в модель эмбединга "Матрешка" 🪆.
Узнайте, как эти модели способны создавать эмбедингы различной размерности, как они могут ускорить выполнение таких задач, как поиск информации, и как вы можете обучить свои собственные модели ! 👇
🔗 https://hf.co/blog/matryoshka
@machinelearning_interview
🔝 "Шесть способов отладки моделей машинного обучения" от weights_biases, статья в которо предлагаются методы отладки проблем.
• Читать
Погрузитесь глубже в эту тему с помощью бесплатного курса "Оценка и отладка генеративных моделей ИИ с помощью W&B".
@machinelearning_interview
Недавно мы просили рассказать в опросе, какие темы интересуют тебя больше всего. Одной из самых востребованных стала тема нейросетей 🧠
27 февраля на вебинаре мы будем говорить именно о них. Аналитик-исследователь Центра технологий искусственного интеллекта Элизавета Вялых расскажет:
— как работает языковое моделирование
— какова архитектура GPT и при чем тут Оптимус Прайм
— каким было путешествие от GPT-1 до GPT-4
— топ-5 задач сотрудника в банке, которые оптимизирует GPT.
Встретимся с тобой на лекции «Generative pre-trained transformer, или как развивались GPT модели» 27 февраля в 18:00 (по МСК) 👋
Реклама, Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid: 2Vtzqw6Ppj3
💡 A Guide to Production Level Deep Learning 🎬 📜 ⛴️
Руководство по созданию практических систем глубокого обучения производственного уровня для использования в реальных приложениях.
▪Github
@machinelearning_interview
Нужно ли дата-инженерам знать Linux?
Расскажет Вадим Заигрин – Team Lead команд инженеров данных. Встречаемся на бесплатном открытом уроке от OTUS, где вы вместе с экспертом:
- разберетесь, почему вам надо знать Linux;
- ознакомитесь с его особенностями;
- узнаете, как работать с Linux: командная строка, пользователи и их права, запуск приложений, инструменты работы с сетью.
Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Data Engineer». Доступна рассрочка на обучение!
Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/J6yI/?erid=LjN8KTGwD
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
💫 Шпаргалка для алгособеса — алгоритмическая сложность, структуры данных, методы сортировки и Дейкстра
▪Читать
@machinelearning_interview
🎮Как использовать ИИ в игровой индустрии?
Расскажет Артем Голубин, Senior Data Scientist, преподаватель курса Reinforcement Learning в OTUS на открытом уроке.
Вместе с опытным экспертом вы разберете:
- историю развития интеллектуальных агентов для настольных и компьютерных игр;
- подходы к созданию игровых ботов с помощью обучения с подкреплением;
- как обучить модель эффективно управлять группой юнитов в одной из популярных игр.
⚡Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Reinforcement Learning».
👉Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись.
При поступлении в группу обучения возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
erid: LjN8K2xod
Какова вычислительная сложность механизма self-attention?
В оригинальной статье Attention Is All You Need есть таблица со сравнением Complexity per Layer (сложность на слой) нового механизма self-attention и других архитектур. Указано, что для self-attention это значение составляет O(n^2 * d), где d — это размерность векторного представления.
В статье есть один нюанс. Авторы не учитывали сложность вычисления матриц Q, V и K (query, value и key). Их значения были взяты из скрытых состояний RNN. Поэтому идёт «чистый» расчёт для слоя Attention.
#вопросы_с_собеседований
📖 Книга по искусственному интеллекту с открытым исходным кодом от Hugging Face.
Open-Source AI Cookbook - это коллекция блокнотов, раскрывающих практические аспекты создания ИИ-приложений и решения различных задач машинного обучения с помощью инструментов и моделей с открытым исходным кодом.
https://huggingface.co/learn/cookbook/index
@machinelearning_interview
Основы качественного анализа данных
Обычно, когда кто-то говорит о качестве применительно к исследованию данных, он подразумевает правильность проведения анализа данных и достоверность результатов. Я считаю такое определение слишком узким. Из моего более чем восьмилетнего опыта работы в аналитике я понял: чтобы анализ данных был проведен на достойном уровне, он должен сочетать в себе три фундаментальных элемента:
ответ на актуальную потребность со своевременной точностью;
надежная и проверенная методология, взятая за основу;
доступность для сотрудников организации.
Поговорим об этом всем более подробно.
📌 Читать
Если вы уже знакомы с ML-моделями или даже работаете на позиции джуниор-специалиста, для получения следующего грейда будет кстати наставничество опытных коллег и дополнительная практика. Всё это можно найти на курсе Яндекс Практикума.
За 4 месяца:
— вы поймёте, как переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения,
— научитесь строить продвинутые ML-модели,
— создадите 3 сервиса в облаке для решения задач бизнеса.
Всю дорогу с вами будут наставники и такие же как вы студенты — для обратной связи и поддержки.
Начните курс с бесплатной вводной части, она поможет понять, подходит ли вам программа.
⚡️ CNN Explainer
Интерактивная система визуализации, разработанная для того, чтобы помочь изучить и понять принцип работы конволюционных нейронных сетях (CNN).
git clone git@github.com:poloclub/cnn-explainer.git
▪Github
Demo
@machinelearning_interview