¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
ML Baldini • Nikita Boyandin
Ir al canal en Telegram
Рассказываю о своем опыте, решаем собесы, реализуем крутые проекты Реклама: @sasquato
Mostrar másRusia245 301La categoría no está especificada
1 648
Suscriptores
Sin datos24 horas
-57 días
-2130 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Sin datos
¿Algún problema? Por favor, actualice la página o contacte a nuestro gerente de soporte.
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+4
en 0 canales
mayo '26
+19
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+188
en 3 canales
Get PRO
marzo '26
+1 032
en 1 canales
Get PRO
febrero '260
en 1 canales
Get PRO
enero '260
en 1 canales
Get PRO
diciembre '250
en 0 canales
Get PRO
noviembre '250
en 3 canales
Get PRO
octubre '250
en 3 canales
Get PRO
septiembre '250
en 2 canales
Get PRO
agosto '250
en 7 canales
Get PRO
julio '250
en 2 canales
Get PRO
junio '250
en 0 canales
Get PRO
mayo '250
en 0 canales
Get PRO
abril '250
en 4 canales
Get PRO
marzo '250
en 4 canales
Get PRO
febrero '250
en 5 canales
Get PRO
enero '250
en 0 canales
Get PRO
diciembre '24
+31
en 1 canales
Get PRO
noviembre '24
+55
en 2 canales
Get PRO
octubre '24
+74
en 1 canales
Get PRO
septiembre '24
+101
en 0 canales
Get PRO
agosto '24
+18
en 0 canales
Get PRO
julio '24
+49
en 1 canales
Get PRO
junio '24
+151
en 4 canales
Get PRO
mayo '240
en 1 canales
Get PRO
abril '24
+34
en 0 canales
Get PRO
marzo '240
en 0 canales
Get PRO
febrero '240
en 0 canales
Get PRO
enero '24
+49
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 21 junio | 0 | |||
| 20 junio | 0 | |||
| 19 junio | 0 | |||
| 18 junio | +1 | |||
| 17 junio | 0 | |||
| 16 junio | 0 | |||
| 15 junio | 0 | |||
| 14 junio | 0 | |||
| 13 junio | 0 | |||
| 12 junio | 0 | |||
| 11 junio | 0 | |||
| 10 junio | 0 | |||
| 09 junio | 0 | |||
| 08 junio | 0 | |||
| 07 junio | 0 | |||
| 06 junio | 0 | |||
| 05 junio | +1 | |||
| 04 junio | 0 | |||
| 03 junio | +2 | |||
| 02 junio | 0 | |||
| 01 junio | 0 |
Publicaciones del Canal
+2
Вот и 22)
Сложно описать этот год словами, еще сложнее что-то загадывать в следующем(но я уже загадал)))). Главное, что у меня получилось собрать окружение тех людей, с которыми мне очень комфортно и на которых я могу положиться, так что не сбавляем обороты и кайфуем от жизни дальше❤️
| 2 | Топ-15 сайтов для подготовке к собесу, когда до него осталось три дня😎
Сейчас очень много подборок ресурсов по подготовке к собесам, но часто, когда времени мало, ты не успеваешь пройти все темы. Поэтому ниже я подготовил свой топ-ресурсов, который будет полезен каждому:
1. Когда сказали, что на кодинге будет мл задачи
2. Быстрые вопросы про LLM и docker в виде карточек
3. Архитектура AI-агентов, когда нужно выделиться
4. Понимание процессов в команде и разработке(методичка от моего бро)
5. Как правильно выбирать компанию
6. Хендбук от яндекса по мл, самая лучшая теория
7. Кейсы по MLSD, которые точно спросят
8. Если совсем все забыл и теорию надо вспоминать с нуля
9. Все, что тебе нужно знать про промпты
10. Практика по коду, меняя душная, чем на leetcode
11. Деплой и лучшие практики
12. Самое визуальное обьяснение LLM
13. Лучшая статья про трансформеры
14. Как работают нейронные сети
15. Все, что нужно быстро вспомнить про вероятности
💗 - если нужно больше таких подборок | 0 |
| 3 |  Sin texto... | 0 |
| 4 |  Sin texto... | 0 |
| 5 | HARD SKILLS🫥
Сегодня разобрали, как использовать AI-агентов для закрытия задач в спринте😎
Автор поста: @ml_baldini
#hardskills | 0 |
| 6 |  Легендарный продукт NAASralli)))
#Мем | 0 |
| 7 |  Та самая ИП контора в Кипре😁 | 0 |
| 8 | #ништяки 🍑
В поисках крутых инфоповодов и тем для моих постов я наткнулся на довольно крутой курс по всему ML, который включает в себя 260 уроков от линейной алгебры до сложных агентских взаимодействий, а также реально сложные вещи, как инфраструктура, KV-cache и методы квантизации, но главное он АБСОЛЮТНО бесплатный.
Сайт курса: https://aiengineeringfromscratch.com/
Репозиторий курса: https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch
💗 - почаще скидывать такие ништяки | 0 |
| 9 |  Любой AI продукт | 0 |
| 10 |  #memes | 0 |
| 11 |  #Что_там с ML в формуле-1😎
За последние полтора года я вернулся в стаю ярых болельщиков формулы и отдельно madmax, до этого смотрел формулу с 2013 по 2016 года, но устал от донимации Мерседес и начал следить за биатлоном(привет-привет, донимация Фуркада). Кажется в конце 2025 можно было почти точно предсказать результат гонки исходя из конфигурации трассы, формы пилота и прогноза погоды, поэтому я нашел пайплайн системы предсказания результатов гонки.
Параметры архитектуры:
1️⃣В качестве базового параметра используется детерминированный алгоритм расчета времени прохождения круга (градусы шин, уровень топлива, DRS, трафик).
2️⃣Модель остаточных значений LightGBM, обученная на исторических данных телеметрии FastF1 для коррекции изменений темпа, внедряется в процесс генерации профиля водителя перед выполнением моделирования методом Монте-Карло.
3️⃣Метод Монте-Карло с 10 000 итерациями, позволяющий получить распределения P10/P50/P90 для каждого гонщика в каждой гонке.
4️⃣Вспомогательный классификатор опасностей для автомобиля безопасности (для каждого круга), модулирующий вероятность срабатывания системы безопасности в симуляции.
5️⃣Версионирование функций в процессе разработки: возраст шин × состав резины, разница в результатах квалификации, вариативность сектора, частота активации DRS, коэффициент эволюции трассы, разница в погодных условиях.
6️⃣Оптимизатор стратегий работает с 400 итерациями (отдельно от основного механизма Монте-Карло), чтобы поддерживать приемлемое время отклика веб-сайта.
Сам проект на гите: https://github.com/XVX-016/F1-PREDICT
Сайт проекта: https://f1.tanmmay.me/#/simulation
Кажется, было бы классно под новый регламент сделать более совершенную систему, в которой прикрутить агента с новостями и агента-стратега.
💗 - если было бы интересно | 0 |
| 12 |  На злобу дня) | 0 |
| 13 |  +9Какое самое вкусное место в Москве-Питер💗 | 0 |
| 14 |  Распознай, кто говорит, и выиграй 600 тысяч рублей! 💙
ИТ-компания «Криптонит» приглашаюет на ML-дататон «Криптонит».Тембр!
❗️Задача — разработать модель распознавания по голосу, устойчивую к искажениям аудиосигнала.
Тебе предстоит обучить Speaker Recognition модель, устойчивую к искажениям аудио, возникающим в реальных сценариях эксплуатации речевых интерфейсов и систем обработки звука:
🔹искажения, вносимые акустической средой;
🔹посторонние шумы;
🔹реверберация;
🔹большое расстояние до микрофона;
🔹искажения каналов связи.
Участвуй и ты сможешь:
🟦 получить шанс разделить призовой фонд в 600 000 рублей;
🟦разработать решения в области Audio/Speech ML;
🟦 прокачать скиллы в Speaker Recognition и Deep Learning.
👆 Регистрируйтесь до 10 апреля включительно! | 0 |
