Machinelearning
Открыть в Telegram
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Больше
📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning
Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 276 321 подписчиков, занимая 336 место в категории Технологии и приложения и 1 372 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 276 321 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -1 958, а за последние 24 часа — -146, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.10%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.13% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 22 382 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 955 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 337.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 05 ноября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
276 321
Подписчики
-14624 часа
-8297 дней
-1 95830 дней
Архив постов
276 300
⚡️Прими Challenge от Avanpost⚡️
Стартовала регистрация на онлайн-хакатон от Avanpost!
📆 Даты хакатона:
2 – 4 декабря 2022 года
💡 Дедлайн регистрации:
28 ноября 23:59
📲 Регистрация и подробности по ссылке!
Прими вызов и прокачай свои скиллы на актуальных кейсах от сильнейшего на российском рынке разработчика систем управления доступом!
Кейсы на выбор:
🔸 Разработка механизма предиктивной авторизации (ML/AI)
🔸 Распознавание отпечатков пальцев (Go)
На хакатоне тебя ждет:
🔹 Призовой фонд – 300.000 рублей
🔹 Шанс получить оффер
🔹 48 часов драйва в команде
🔹 Менторская поддержка и мастер-классы
🔹 Подарки и мерч
Участвуй и побеждай в онлайн-хакатоне Avanpost Challenge!
276 300
Кто такие рационализаторы?
Что вы слышали про рационализаторов? А вы знали, что от них часто зависит успех целого производства? 🤯
Движение появилось ещё в XX веке, и сейчас его возрождают в новом формате. Все рационализаторы и изобретатели собираются в одну масштабную команду — уже свыше 10 000 человек из большинства регионов страны.
⚡️ Хотите узнать больше и воплотить свои гениальные идеи в реальность? Подписывайтесь на канал — и узнаете, как это сделать!
276 300
Если вы разработчик и у вас есть пара минут, порефлексируйте, пожалуйста, с нами о происходящем в небольшом опросе. Ваши ответы помогут крупному работодателю понять, где теперь открывать офисы и какая помощь и поддержка вам нужны.
Пройти опрос
276 300
🔥 2 декабря в Москве и онлайн состоится главная конференция по разговорному AI — Conversations!
🗣 В Technology Track конференции целый блок докладов будет посвящен ML.
Voximplant — о технологиях ML для создания модели идентификации голосовой почты и виртуального помощника.
DeepPavlov — про использование deep learning для создания контролируемых масштабируемых диалоговых систем.
Yandex Cloud — о том, как сделать модель, которая понимает всех — от тёти Сары до фрау Заурих, и экономично использует вычислительные ресурсы.
SberDevices — про современные инструменты работы с текстом на основе новых генеративных моделей.
MTS AI — о многопрофильном подходе к разработке личности бота: что работает лучше — психология, сценаристика или ML?
📍 Билеты в онлайн и офлайн — на сайте Conversations.
276 300
🔥 Хардовый тест для DS и ML-специалистов 🔥
💣 Ответьте на 15 вопросов за 20 мин и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Natural Language Processing (NLP)».
💎 Всех, кто сдаст тест, ждет скидка 20% до конца ноября по промокоду BLACKFRIDAY22 и доступ к 2 открытым урокам курса для знакомства с преподавателями.
✅ ПРОЙТИ ТЕСТ - https://otus.pw/r6JDd/
🚀 Главная фишка курса в том, что вы изучите современные подходы и модели, которые являются стандартом в области, но еще не успели войти в большинство образовательных программ.
💻 После 4 месяцев обучения на курсе вы сможете:
- создавать телеграм-ботов;
- работать с нейросетевыми моделями архитектуры трансформер;
- применять модели архитектуры трансформер для широкого спектра NLP задач;
- решать задачу распознавания именованных сущностей;
- создавать вопросно-ответные системы.
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
276 300
Базовые знания о профессии инженера данных на одном вебинаре.
→ Бесплатно, 18 ноября в 15:00
О профессии расскажут эксперты:
◾️ Анатолий Бардуков, разработчик-исследователь в Яндекс Поиск;.
◾️ Антон Моргунов, senior ML инженер в консалтинговой компании.
На вебинаре разберём два больших блока вопросов.
Зачем нужны инженеры данных
— Почему несколько лет назад таких специалистов не существовало?
— Каким компаниям они нужны?
— Чем будут заниматься дата-инженеры через 5, 10 и 15 лет?
— Заменит ли ИИ дата-инженеров?
Как зайти в профессию и развиваться в ней
— Роль дата-инженера, его задачи и зоны ответственности.
— Какие технологии для собеседования надо знать
— Что спросят на собеседовании в Яндекс и как готовиться?
— Сколько готовы платить начинающим дата-инженерам и сколько опытным?
— Куда двигаться начинающему дата-инженеру?
После вебинара можно будет задать вопросы спикерам.
→ Зарегистрироваться на вебинар
276 300
Приглашаем вас на презентацию проектных работ студентов онлайн-курса «MLOps».
У вас есть возможность спросить напрямую у выпускников и руководителя курса Павла Филонова о программе и посмотреть на проекты, которые вы тоже сможете реализовать после обучения🔥
Открытый урок рассчитан на специалистов по Машинному обучению и Software инженеров.
🔖промокод BLACKFRIDAY22 скидка -20% на курс до 30.11.2022
👉Пройдите вступительное тестирование для записи на открытый урок
https://otus.pw/fA9l/
276 300
MLOps в облаке: практика с MLflow и JupyterHub в VK Cloud
⏰ Когда: 29 ноября, 17:00 (мск)
📍 Регистрация
Регистрируйтесь на вебинар и узнайте, как построить MLOps в облаке и быстрее достигать результатов.
Эксперты расскажут, как с помощью инструментов JupyterHub и MLflow проводить эксперименты с моделями, организовывать трекинг моделей и артефактов, загружать и применять модели из центрального реестра MLflow на примере сервиса Cloud ML Platform.
В программе:
🔹 Введение в MLOps на примере ML Platform от VK Cloud.
🔹 Работа с MLflow — инструментом для управления жизненным циклом ML-моделей.
🔹 Демонстрация ML Platform в облаке VK Cloud.
🔹 Демонстрация возможностей MLflow для автоматизации работы с ML-моделями.
🔹 Best practices по работе с MLflow.
Спикеры:
🔹 Александр Волынский, технический менеджер продукта Cloud ML Platform, VK Cloud
🔹 Александр Савченко, директор проектов R&D, Сбер, преподаватель школы Karpov.Courses
276 300
📕 Как использовать реестр схем при работе с Kafka?
Узнайте 17 ноября в 20:00 на открытом уроке «Schema Registry в Apache Kafka» в OTUS. На занятии мы познакомимся с использованием реестра схем при работе с Kafka. Вы узнаете, что такое Kafka, эволюция схем и как реестр схем облегчает работу с Kafka при эволюции схем.
✔️ Кому подходит этот урок:
- Тем, кто только собирается использовать Kafka — узнаете, что это и как с ней работать.
- Тем, кто уже работает с Kafka, но использует реестр схем — узнаете, как с ним работать.
✔️ По итогам вебинара вы:
- Получите представление о Kafka и понимание эволюции схем
- Познакомитесь с реестром схем
- Посмотрите пример приложений для Kafka, использующих реестр схем
Занятие проведет Вадим Заигрин — преподаватель онлайн-курса «Spark Developer» и ведущий эксперт по технологиям в Сбербанке.
🔴 Для регистрации пройдите вступительный тест
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
