اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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 30 033 مشترک است و جایگاه 4 585 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 21 928 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 30 033 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 14 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 41 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -8 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 20.73% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 7.14% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 6 226 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 143 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 39 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 15 ژوئن, 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.
30 033
مشترکین
-824 ساعت
-97 روز
+4130 روز
آرشیو پست ها
💡 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❓Что нужно знать про найм в ML/DS в начале карьеры.?
Борис Цейтлин расскажет про поиск работы в ML/DS на открытом уроке в OTUS.
🔹На вебинаре разберем какие пет-проекты делать для портфолио
🔹Расскажем как искать вакансии, подаваться на них и как проходить собесы
Встречаемся 28 февраля в 20:00 мск в рамках курса «Machine Learning. Professional».
👉 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись:
https://otus.pw/17nz/?erid=LjN8KXaKC
👉 Awesome NLP
Список исследований и инструментов, материалов для чтения, видео и курсов, книг, библиотек, датасетов и инструментов аннотации, посвященных обработке естественного языка (NLP).
▪Github
@machinelearning_interview
Как научиться обучать ML-модели и выкатывать их в прод без багов?
Прокачать необходимые скиллы под руководством опытных экспертов из ведущих компаний на онлайн-курсе «MLOps» от OTUS.
Программа идеально подходит для Data Scientist-ов, ML Engineer-ов, Data Engineer-ов, DevOps, Data Analytic-ов и Software Engineer-ов.
На курсе вас ждут:
- живые вебинары с возможностью задать вопросы экспертам;
- много практики и сильные проекты для портфолио;
- поддержка профессионального комьюнити.
Пройдите тест прямо сейчас и узнайте, готовы ли вы сделать следующий шаг в карьере: https://otus.pw/XR1V/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
⚡️ Complete-Scikit-learn-with-projects
Этот репозиторий содержит все необходимое для освоения Scikit learn на продвинутом уровне с 25 реализованными проектами
▪Github
▪Шпаргалка scikit-learn
@machinelearning_interview
erid: LjN8KDVxm
Хотите начать карьеру в машинном обучении или прокачать скиллы, чтобы брать задачи посложнее и расти в зарплате? Станьте ML-инженером и углубите знания в разработке Machine Learning моделей, которые будут решать задачи бизнеса.
В этом поможет курс «ML Engineering: от базы до продукта» от онлайн-школы «karpovꓸcourses» и магистратуры ИТМО AI Talent Hub.
На курсе вас всему научат топовые эксперты лучшего образовательного проекта ИТМО 2023 по версии премии ITMO.EduAwards.
Вы получите навыки разработки и обучения Machine Learning моделей, соберете портфолио и станете полноценным специалистом, который готов выйти на рынок труда.
После выпуска у вас будет диплом ИТМО гособразца о профессиональной переподготовке и диплом о присвоении специализации от «karpovꓸcourses»+AI Talent Hub ИТМО.
А если захочется окончить магистратуру - сможете поступить на бюджет в ИТМО и учиться в магистратуре всего 1 год вместо двух - это сэкономит вам от 200 тысяч рублей
Подать заявку: https://clc.to/SZ1qqQ
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
🖥 Огромная шпаргалка с готовыми запросами SQL (SQLite)
▪ Смотреть
@machinelearning_interview
🔥 Hiring Days для ML и Backend-разработчиков скоро начнется
Получите возможность всего за одни выходные присоединиться к одной из команд VK.
В Департаменте AI, контентных и рекомендательных сервисов разработчикам предстоит развивать технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, строить единую платформу для рекомендаций и поиска контента.
Узнайте больше здесь и отправляйте отклики до 15 февраля включительно
@machinelearning_interview
⚡️ Complete-Applied-Machine-Learning-with-Projects-Series
В этом репозитории собрано все, что нужно для того, чтобы стать экспертом в прикладном #MachineLearning 53+ готовых проектов с кодом.
https://github.com/Coder-World04/Complete-Applied-Machine-Learning-with-Projects-Series
@machinelearning_interview
Как эффективно проводить эксперименты в ClearML?
Расскажет Влад Пивоваров — senior MLOps инженер, который успел поработать в Сбербанке, Airbnb, Groupon.
На бесплатном практическом уроке от OTUS разберёмся, каким образом работает инструмент ClearML и как в пару строчек кода можно запустить эксперименты и удобно сравнить их через интерфейс.
Занятие идеально подойдет для дата саентистов, MLOps и devops-инженеров.
Встречаемся 7 февраля в 20:00 мск в рамках курса «MLOps». Доступна рассрочка на обучение!
Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись: https://otus.pw/Q3kQ/?erid=LjN8K8pSK
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
⚡️ Где искать работу Дата Саентисту в 2024 году
https://habr.com/ru/articles/789618/
@machinelearning_interview
🕜 Временная сложность 10 алгоритмов машинного обучения
@machinelearning_interview
