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 30 035 مشترک است و جایگاه 4 579 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 21 921 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 30 035 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 13 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 40 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 21.14% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 7.35% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 6 350 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 208 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 40 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 14 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.
30 035
مشترکین
+824 ساعت
-77 روز
+4030 روز
آرشیو پست ها
+2
🌟 Machine Learning from Scratch — полезный учебник по основам ML
Здесь разбираются основные концепции ML, такие как деревья решений, классификаторы (типо наивного байесовского), линейная/логистическая регрессия и много других важных понятий ML
🟡 Machine Learning from Scratch
@machinelearning_interview
🚀Исчерпывающий starter pack для начала карьеры в ML и Data Science от Университета ИТМО и karpov.courses.
Курс "ML engineering: от базы до AI-продукта" составлен таким образом, чтобы любой желающий без опыта в машинном обучении смог разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей.
Чтобы погрузиться в сферу машинного обучения и оценить перспективы в этой области, приглашаем на вебинар “Топ навыков инженера машинного обучения”, который пройдет 7 августа в 19:00 (мск).
Присоединиться к вебинару можно зарегистрировавшись по ссылке
На вебинаре вы:
•Узнаете, какие навыки важны для ML-инженера, и разберите задачи на реальных кейсах.
•Оцените свои перспективы в этой сфере.
•Познакомитесь с совместным курсом от Университета ИТМО и karpov.courses.
Кстати, ИТМО – единственный российский вуз в мировом топ-100 по искусственному интеллекту по результатам международного рейтинга QS World University, а karpov.courses - одна из ведущих профильных онлайн-школ по Data Science
Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547
⚡️ Огромная коллекция разборов задач с собеседований по различным языкам программирования.
@frontendbooksit
+2
📌Подборка ресурсов для подготовки к собеседованию по ML
Здесь собрана масса полезных ссылок, которые помогут подготовиться ко всем нужным темам, таким как логистическая/линейная регрессия, SVM, метод k-ближайших соседей, работа с временными рядами, обучение без учителя, построение рекомендательных систем, и ко многим другим темам.
Уверен, будет полезно и каждый найдёт здесь нужную для себя информацию
🟡 Machine Learning interview resources
@machinelearning_interview
Заканчивается приём научных работ по искусственному интеллекту и машинному обучению для публикации в рамках конференции AI Journey. За лучшую статью предусмотрена награда – 1 миллион рублей.
Выдающиеся исследования будут опубликованы в специальном выпуске журнала «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления», а также в его англоязычной версии Doklady Mathematics. Этот научный журнал издаётся в рамках международной конференции AI Journey и доступен на крупнейших мировых электронных библиотечных платформах, индексируясь в ведущих библиографических базах данных научного цитирования.
Заявки на участие в конкурсе принимаются до 20 августа. Статьи должны быть оформлены в соответствии с установленными правилами и написаны на русском или английском языках, при этом должны содержать ранее не опубликованные данные. Экспертная комиссия примет решение о публикации и определит победителя.
Не упустите шанс представить свои исследования на AI Journey 2024 и получить приз в размере одного миллиона рублей! Ознакомьтесь с правилами и подайте свою статью на сайте AI Journey.
+2
🌟 Открытый курс по ML и Deep Learning с pdf и Jupyter Notebook'ами
Этот курс знакомит с концепциями и практиками Deep Learning и смежных областей; курс состоит из 3 частей.
В 1 части даётся краткое введение в классическое машинное обучение и рассматриваются некоторые ключевые понятия, необходимые для понимания глубокого обучения.
Во 2 части обсуждается, чем глубокое обучение отличается от классического машинного обучения, и объяется, почему оно эффективно при решении сложных задач, таких как обработка изображений и естественного языка.
Ну а в 3 части большое внимание отводится применению Deep Learning.
🟡 Fundamentals of ML, Deep Learning, and AI
@machinelearning_interview
🚀Исчерпывающий starter pack для начала карьеры в ML и Data Science от Университета ИТМО и karpov.courses.
Курс "ML engineering: от базы до AI-продукта" составлен таким образом, чтобы любой желающий без опыта в машинном обучении смог разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей.
Чтобы погрузиться в сферу машинного обучения и оценить перспективы в этой области, приглашаем на вебинар “Топ навыков инженера машинного обучения”, который пройдет 7 августа в 19:00 (мск).
Присоединиться к вебинару можно зарегистрировавшись по ссылке
На вебинаре вы:
•Узнаете, какие навыки важны для ML-инженера, и разберите задачи на реальных кейсах.
•Оцените свои перспективы в этой сфере.
•Познакомитесь с совместным курсом от Университета ИТМО и karpov.courses.
Кстати, ИТМО – единственный российский вуз в мировом топ-100 по искусственному интеллекту по результатам международного рейтинга QS World University, а karpov.courses - одна из ведущих профильных онлайн-школ по Data Science
Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547
📌YandexART: инструмент для реставрации старых видеоматериалов
Картиночная нейросеть Яндекса теперь способна:
— восстанавливать детали на размытых и нечётких кадрах.
— улучшать качество изображения путём повышения разрешения и резкости.
Ключевой особенностью нейросети является её способность сохранять историческую достоверность, предотвращая генерацию несуществующих деталей благодаря поэтапному обучению на материалах низкого качества.
Эта технология позволит взглянуть на исторические события прошлого века в новом качестве и помочь в исследованиях и сохранении культурного наследия. YandexART уже продемонстрировала свои возможности, восстановив видеохронику для документального сериала «Игры» об Олимпиаде-80.
@machinelearning_interview
+3
🔥 Если хотите глубже погрузиться в мир LLM, вам понравится этот бесплатный курс!
Лекции охватывают промт-инжиниринг, файнтюнинг (зачем и как его делать?), RAG (как обучить ChatGPT нужным данным без файнтюна) и оценку LLM-моделей.
Курс полностью открытый: все лекции ведут опытные практики, Anthropic, Mistral и других компаний на передовой ИИ.
Включены текстовые саммари, презентации, код и полезные ссылки. Требования минимальны: базовые знания о LLM и понимание некоторых терминов.
📌 Курс
@machinelearning_interview
Бесплатный однодневный интенсив по искусственному интеллекту!
За 1 день научим тебя писать нейронные сети. Напишешь 9 нейронок с нуля, без опыта программирования!
На интенсиве ты создашь:
- 3 нейронки из области компьютерного зрения
- 3 нейронки по распознаванию и обработке текста
- 3 нейронки по сегментации, временным рядам и аудио
Регистрируйся прямо сейчас, исследуй футуристичный мир нейросетей с нами!
Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8KKXem
+2
📌Введение в Deep Learning
Здесь можно найти ответы на многие свои вопросы по ML и Deep Learning;
тут на примерах объясняются самые важные концепции: от построения своей нейросети и перечисления необходимых фреймворков до сравнения разных архитектур и настройки гиперпараметров
Можно использовать как один из материалов для подготовки к собеседованию
🟡 Introduction to Deep Learning
@machinelearning_interview
Как писать поддерживаемый, воспроизводимый и повторно используемый код в ML/DS?
🔹Расскажем на открытом уроке «Рефакторинг ML-проекта с точки зрения продуктового кода» что такое хороший код и как его писать, и почему Jupyter мешает нам это делать
✅ Практика: Декомпозиция ML/DS-кода, работа с окружением, управление зависимостями
Урок приурочен курсу «MLOps» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/hxzB/?erid=LjN8KHVhP
+1
🌟 Линейная алгебра для Data Science — мощный учебник от Wanmo Kang и Kyunghyun Cho
Последние несколько лет два этих профессора обсуждали, как преподавать линейную алгебру в эпоху Data Science и искусственного интеллекта. В ходе этих обсуждений и родился этот учебник, который освещает самые важные и востребованные темы линейной алгебры.
Вот некоторые темы учебника для полного представления:
— Векторные пространства
— Ортогональность и проекции
— Сингулярное разложение
— SVD на практике
— Положительно определенные матрицы
— Собственные значения и собственные вектора
— Важные теоремы в линейной алгебре
🟡 Linear Algebra for Data Science, pdf
@machinelearning_interview
Соберём ансамбль — вместе веселее!
Приглашаем на открытый урок, где вы узнаете как усилить свои модели объединяя их сильные стороны.
🔹Расскажем в чем заключается "сила толпы" и когда оправдано ее использование
🔹Покажем методы объединения моделей в ансамбли, которые помогут добиться лучших результатов без существенного усложнения моделей
✅ Практика: Вместе построим ансамбль моделей для задачи классификации.
Урок приурочен курсу «Machine Learning» от Otus. По окончанию обучение получите диплом государственного образца.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/ORU1/?erid=LjN8K54oX
+2
🌟 Подборка библиотек Python и разных компонентов для удобной работы в Jupyter Notebook
Держите массу полезных ссылок на компонентны, расширения и библиотеки Python для более удобной работы в Jupyter Notebook.
В частности, для удобного построения графиков и визуализации, для совместной работы, для интеграции с другими приложениями
Есть даже jut для отображения Notebook'а в терминале
🖥 GitHub
@machinelearning_interview
🔥Слышали о модели BERT, но не знаете, как ее использовать? Хотите глубже погрузиться в область NLP и понять, что делает ChatGPT таким умным?
Представьте, что вы знаете, как дообучать предобученные трансформерные модели и эффективно решать самые разные NLP-задачи. Вы уверенно используете BERT на практике и понимаете, как эта модель совершила революцию в мире Natural Language Processing.
⚡Присоединяйтесь к открытому вебинару 29 июля в 18:00 мск и сделайте этот прыжок в будущее!
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ.
👉Регистрация - вступительный тест https://otus.pw/ztVx/?erid=LjN8KCWbN
Вебинар приурочен к старту курса Natural Language Processing (NLP), обучение на котором позволяет освоить различные языковые модели и создать собственный телеграм-бот.На курсе изучаются современные подходы и модели, которые на данный момент являются стандартом в области.
+2
🌟 15+ реальных ML проектов — подборка Jupyter Notebook'ов
Здесь собраны блокноты с полностью реализованными ML проектами, включая:
— спам-фильтр для сообщений
— анализ эмоциональной составляющей текста
— рекомендательная система
— распознавание дорожных знаков
Самое то, чтобы прокачать свои ML-скиллы
🖥 GitHub
@machinelearning_interview
Открыта регистрация на онлайн-трансляцию лекций Летней школы машинного обучения Сколтеха.
SMILES-2024 — 12-дневный интенсивный курс для молодых специалистов, посвященный современным статистическим методам машинного обучения. Темы этого года: большие языковые модели, мультимодальные подходы, мультиагентные системы, генеративные подходы, методы самообучения.
Генеральный партнер школы — Лаборатория искусственного интеллекта и Центр робототехники Сбербанка, золотой партнер — Альфа-Банк. Информационную поддержку оказывает Национальный проект «Цифровая экономика».
Подробности и регистрация — здесь.
Реклама. СКОЛКОВСКИЙ ИНСТИТУТ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ, СКОЛТЕХ. ИНН 5032998454.
+3
⚡️ Основные концепции ML
Отличная серия небольших видео по ML + основная теория в одном месте.
Поможет освежить основные темы ML такие как:
— разные функции активации: сигмоида, tanh, ReLU, Leaky ReLU, ELU
— подготовка данных, очистка от шума и выбросов
— нейросети и случайный лес
— диагностика переобучения и других проблем
— и многие другие темы
Уверен, будет полезно для подготовки к собеседованию
🟡 Основные концепции ML
🟡 Плейлист YouTube
@machinelearning_interview
🏆 Ozon Tech запускает E-CUP — масштабное соревнование для ML-разработчиков в сфере e-com! Реши реальную бизнес-задачу и поборись за призовой фонд в 1 200 000 рублей!
Смотри подробности и регистрируйся до 18 августа
Приглашаем специалистов по Data Science, ML-инженеров, разработчиков. Твои суперсилы:
🔸 гуру машинного обучения и работы с ML-фреймворками;
🔸 мастер ETL-процессов, SQL, Spark и подобных систем;
🔸 ас в компьютерном зрении.
Решай задачи в стиле команды Ozon Tech — минимум ручных действий, максимум автоматизации. Everything as code! Эксперты хакатона расскажут, как максимально эффективно применять этот подход в своей работе.
🚀 На выбор — одна из задач, основанных на реальных бизнес-кейсах Ozon Tech:
1️⃣ Создать ML-модель для улучшения пользовательского опыта клиентов, которая с помощью названий, атрибутов и картинок определит, одинаковые ли товары на изображении.
2️⃣ Разработать алгоритм для модерации карточек товаров с признаками нарушений правил площадки. Модель должна распознавать сигарету на любых изображениях: от фотографий до аниме-фреймов.
Ключевые этапы E-CUP:
🔹 1 июля — старт регистрации
🔹 19 августа — публикация задач
🔹 8 сентября — окончание приёма решений
🔹 13 сентября — оглашение победителей
Призовой фонд — 1 200 000 рублей. Зарегистрируйся и узнай первым про секретный подарок от команды Ozon Tech, который поможет лучшим участникам прокачать навыки и построить карьеру в e-com-бигтехе!
Решай задачи в нашем стиле! Не пропусти грандиозное ML-соревнование — присоединяйся к E-CUP
