Machine learning Interview
رفتن به کانال در Telegram
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
نمایش بیشتر
📈 تحلیل کانال تلگرام Machine learning Interview
کانال Machine learning Interview (@machinelearning_interview) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 30 572 مشترک است و جایگاه 4 345 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 20 939 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 30 572 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 03 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 237 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 0 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 10.94% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.82% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 346 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 086 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 19 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند claude, llm, контекст, hermes, nvidia تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 04 نوامبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.
30 572
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
-87 روز
+23730 روز
آرشیو پست ها
+2
📌 Отличный ресурс, где собрана масса примеров реализации ML-алгоритмов и их использования
Вот некоторые из тем и алгоритмов, которые тут освещаются
— обучение с учителем (линейная/полиномиальная регрессия, ...)
— алгоритмы классификации (логистическая регрессия, SVM, ...)
— файнтюнинг LLM
— метод CatBoosts
— анализ эмоциональной составляющей текста
▶️ Подборка по ML
@machinelearning_interview
Яндекс поддерживает исследователей, которые занимаются искусственным интеллектом 👾
Компания проводит международную научную премию Yandex ML Prize уже в шестой раз. Её вручают за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных, генеративных моделей.
В экспертном совете премии — ведущие российские исследователи в сфере ИИ, в том числе эксперты Yandex Research, Яндекс Погоды, Школы анализа данных. Многие сервисы компании основаны на технологиях машинного обучения, поэтому Яндекс готов поделиться своей экспертизой, поддержать молодых учёных и помочь им остаться в науке.
Лауреаты-исследователи получат по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по 1 миллиону. А ещё — гранты от Yandex Cloud для облачных вычислений на платформе, обработки экспериментов и обучения ML-моделей. Заявки принимаются до 21 июня, а победители будут объявлены осенью.
Repost from Python вопросы с собеседований
+4
🖥 Вопросы по Python c собеседований с уклоном в ML
Вот некоторые из вопросов:
— в чём отличие генератора от list comprehension
— реализуй алгоритм PCA
— какие ML-библиотеки ты знаешь, где они используются
🟡 Вопросы с ответами
@python_job_interview
+3
🌟 Очень подробный Colab по Supervised Learning
Здесь приводится необходимая теория и пошагово реализуются такие алгоритмы как логистическая регрессия, SVM, дерево решений, метод k-ближайших соседей, мультиклассовая классификация и другие алгоритмы
🟡 Supervised Learning — Google Colab
@machinelearning_interview
Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3
YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч.
✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время.
Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL.
+2
📌Вопросы с собеседований по ML о визуализации данных
Это подборка вопросов о тонкостях построения графиков в ML при помощи R
🟡 Вопросы с ответами
@machinelearning_interview
🌟Библиотека YaFSDP, которая поможет сократить время обучения больших языковых моделей до 25%
Эту библиотеку Яндекс разработал в процессе обучения генеративной модели YandexGPT 3, а теперь и выложил в открытый доступ. Исходный код YaFSDP уже есть на GitHub.
🖥 GitHub
🟡 Статья
@machinelearning_interview
+4
⚡️ Годный открытый курс по Machine Learning
Охват тем нереальный, можно посмотреть на оглавление
К каждой теме в оглавлении приведена лекция, где плавно по шагам описываются ключевые идеи и т.д.
Отличный ресурс для погружения в Machine Learning
📎 Открытый курс по ML
@machinelearning_interview
🌟Библиотека YaFSDP, которая поможет сократить время обучения больших языковых моделей до 25%
Эту библиотеку Яндекс разработал в процессе обучения генеративной модели YandexGPT 3, а теперь и выложил в открытый доступ. Исходный код YaFSDP уже есть на GitHub.
🖥 GitHub
🟡 Статья
@machinelearning_interview
+3
📌Полезный репозиторий с материалами по статистике и ML-алгоритмам от Техасского университета
В частности, здесь описываются (вместе с визуализацией на Python) такие темы как:
— дерево решений
— метод PCA
— кластеризация методом k-means
— центральная предельная теорема
🟡 Jupyter Notebook'и
@machinelearning_interview
🌟 На Хабре рассказали про создание виртуального рассказчика, который умеет читать книги в режиме реального времени
Такая функция появилась в книжном сервисе Букмейт — рассказчик разработан на базе комплекса речевых технологий Яндекса, а воспроизведение текста максимально приближено к естественной речи. На данный момент функция доступна для 13000 книг.
Интегрировать речевые технологии в книжный сервис оказалось не так просто, поскольку в литературе встречаются необычные сокращения, слова и аббревиатуры — нейросети нужно знать, как правильно их произносить. Для этого модель обучают на длинных текстах, содержащих множество повествований и описаний.
▶️ Habr
@machinelearning_interview
+4
📌Годная подборка материалов по Machine Learning от университета из Амстердама
Здесь собраны интерактивные лекции по ML, которые покрывают многие темы, в частности:
— трансформеры
— SVM (машина поддерживающих векторов)
— Deep Learning
— теория вероятностей
— обработка и подготовка данных
— последовательности и работа с такими данными
▶️ Материалы по ML
@machinelearning_interview
Бесплатный вебинар по chatGPT "Создай нейро-сотрудника с нуля, без опыта программирования"
Вы узнаете как использовать chatGPT в профессиональных целях, создавать нейросотрудников на заказ и зарабатывать на ИИ.
Регистрируйтесь прямо сейчас - будьте в курсе всех новинок из мира AI.
Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8KXep2
+2
⚡️ Let's reproduce GPT-2 — 4-часовой ролик от Андрея Карпати, где он реализует GPT-2 с нуля
Очент полезное видео, здесь описывается весь процесс разработки:
— сначала строится сеть GPT-2
— затем оптимизируется её обучение, чтобы оно было действительно быстрым
— настраивается процесс обучения
— и после этого несколько часов модель обучается
В некоторых моментах для полного понимания нужны знания из плейлиста "Neural Networks: Zero to Hero"
🎞 YouTube
🖥 GitHub
@machinelearning_interview
Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3
YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч.
✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время.
Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL.
Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3
YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч.
✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время.
Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL.
+4
📌Machine Learning с нуля — годный ресурс по объяснению самых основ ML
Вот некоторые из рассматриваемых здесь тем:
— нейросети: концепция и реализация
— деревья решений
— регрессия: линейная/логистическая
🟡 ML с нуля
@machinelearning_interview
🌟 Отличная open-source книга про использование R в ML
Здесь подробно описывается, как реализовывать разные алгоритмы Machine Learning с помощью R;
от простой линейной/логистической регрессии до более сложных алгоритмов наподобие кластеризации методом k-means
🟡 Machine Learning с помощью R
@machinelearning_interview
📚Cracking the Data Science Interview: Unlock insider tips from industry experts to master the data science field (2024)
Эта книга предлагает экспертное руководство по прохождению собеседования с полной подготовкой и уверенностью в себе. Начиная с введения в современный ландшафт науки о данных, вы найдете советы по поиску работы, составлению резюме и созданию первоклассного портфолио. Затем вы перейдете к таким темам, как Python, базы данных SQL, Git и продуктивность работы с shell-сценариями и Bash. Опираясь на этот фундамент, вы погрузитесь в основы статистики, заложив фундамент для концепций предварительного моделирования, машинного обучения, глубокого обучения и генеративного ИИ. В конце книги вы узнаете, как лучше всего подготовиться к интенсивному собеседованию в области науки о данных.
Книга
