Машинное обучение. Книги по программированию
Открыть в Telegram
Из своего опыта мы будем делиться нужной информацией по : Maschine Learning(ML) Big Data, Deep Learning(DL). Преемущественно книги Реклама - @viktorreh @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3tnH
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Машинное обучение. Книги по программированию
Канал Машинное обучение. Книги по программированию (@maschinelearning) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 10 757 подписчиков, занимая 11 118 место в категории Технологии и приложения и 59 244 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 757 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 104, а за последние 24 часа — 1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 17.53%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.55% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 885 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 704 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как learning, домашки, занятость, удаленке, course.wildmanager.ru.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Из своего опыта мы будем делиться нужной информацией по :
Maschine Learning(ML)
Big Data, Deep Learning(DL).
Преемущественно книги
Реклама - @viktorreh @anothertechrock
РКН: https://clck.ru/3R3tnH”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 27 августа, 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.
10 757
Подписчики
+124 часа
+497 дней
+10430 день
Архив постов
Repost from SberHealth ИТ
С днём ML-митапа!
Приглашаем на первый офлайн ML Meetup SberHealth в Москве. Будет онлайн-трансляция, так что можно присоединиться из любой точки.
16 сентября соберём в одном месте ML-инженеров, экспертов и всех заинтересованных!
В программе
🟣 Леонид Чесников — про то, как превратить n8n в основу AI-платформы и подключить к ней AI-агентов и MCP
🟣 Влад Гонта — про то, как собрать корпус русского медицинского текста, когда качественной разметки катастрофически не хватает
Приглашённые эксперты
🟣 Александр Кузнецов, MWS — про ModelOps и ежедневный скоринг 110+ моделей
🟣 спикер Альфа-Банка — про LLM-as-labeler и LLM-as-classifier: что делать с LLM, когда одного промпта уже недостаточно
И это ещё не всё!
На митапе будут также и наши эксперты, CDO и CIO СберЗдоровья⭐️
Подходи знакомиться, задавай вопросы и рассказывай свои кейсы, а наши чиллаут-активности создадут приятную атмосферу для непринужденного общения.
После основной программы – напитки, нетворкинг и DJ-сет от нашего юриста 🎧
Да, всё согласовано, легально и бесплатно🔥
📌 Москва (офлайн + онлайн)
📌16 сентября
✉️ 18:30
Приходите. Будем знакомиться, обсуждать ML и хорошо проводить вечер.
🔜 Регистрация и подробная информация по ссылке
Intersection of Machine Learning
and Computational Social Sciences
Автор: Wajid Mohd Anas
Год издания: 2026
#ml #en
Скачать книгу
🤖Чем больше этапов в разработке решений машинного обучения (ML), тем выше риск запутаться в коде, версиях данных и экспериментах. Но есть подход, который превращает хаос в стройную систему — конвейер машинного обучения (ML‑pipeline).
🦾На открытом уроке вы узнаете, как строить цепочки обработки данных и обучения моделей, которые работают надёжно, гибко и масштабируемо. Разберём понятие конвейера машинного обучения (ML‑pipeline), шаги его построения и практические примеры, где автоматизация экономит часы работы и помогает избежать ошибок. Покажем, как автоматизировать ключевые этапы — от загрузки данных до финального прогноза.
👥Кому подходит урок:
• Инженерам машинного обучения и исследователям данных, которые хотят автоматизировать работу и обеспечить воспроизводимость экспериментов.
• Разработчикам и ИТ‑специалистам, желающим системно подойти к построению решений на основе машинного обучения и перейти на продвинутый уровень.
➡️ Открытый урок пройдёт 9 сентября в преддверии старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень». Регистрируйтесь и научитесь строить модели правильно, логично и эффективно: https://vk.cc/d0QSgF
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
LLMs in Production
Автор: Sharp Matthew
Год издания: 2025
#ml #en
Скачать книгу
Каналы с книгами по программированию по различным технологиям.
Во всех каналах книги можно быстро скачать в 2 клика.
Python:
https://t.me/pythonbooks - самый большой, полный и старый канал с книгами по Python
https://t.me/pythonbooksru - все книги на русском языке
QA:
https://t.me/libqa
Java:
https://t.me/booksjava
DB+SQL
https://t.me/dbbooks
FrontEnd:
https://t.me/frontendbook
https://t.me/frontbooksru - только на русском
Go:
https://t.me/golangsbook
ML+DS:
https://t.me/maschinelearning
С-подобные:
https://t.me/download_c_books - с++
https://t.me/bookscharp - с#
PHP:
https://t.me/phpbook
Creating ChatGPT
Apps with JavaScript
Автор: Hopkins Bruce Sr.
Год издания: 2025
#js #ml #en
Скачать книгу
📉 На валидации 0.92. В проде 0.61.
Модель прекрасно работала в ноутбуке и развалилась, как только увидела настоящие данные. Утечка в признаках, дрейф, метрика, которая мерила не то.
Data Scientist: от данных до деплоя моделей — про весь путь после ноутбука.
⚙️ Данные и признаки: EDA, feature engineering, data leakage, стабильность признаков
📊 Обучение и оценка: baseline и gradient boosting, experiment tracking, error analysis, ложное улучшение качества
🚀 Прод: inference API, batch-инференс, quality gates, CI/CD, мониторинг data drift
▶️ 9 секций, 46 уроков. Первые уроки открыты — посмотреть можно бесплатно
🧩 Нужен Python и pandas; если просядете, тренажёры на платформе бесплатные
🏷 Внутри промокод ML_BOOKS — 30%, двое суток
➜ Открыть первый урок
сайт, который помогает пройти ATS фильтр и улучшить ваше IT-резюме
UpdateCV.me
Сервис для создания и улучшения IT-резюме, анализа его структуры и ATS-совместимости, сравнения с конкретной вакансией и адаптации под требования работодателя.
Можно загрузить готовое резюме или создать новое с помощью ИИ. Рекомендации только по делу в формате было-стало, пользователь сам решает, какие изменения принять.
Build a Large
Language Model
Автор: Raschka Sebastian
Год издания: 2025
#ml #en
Скачать книгу
PythonBooks - самый большой
38.000+ и старый c 2017 года канал для скачивания Python книг в PDF формате.
Что в канале:
6️⃣ Книги по питону, которые помогут вам пройти собеседование на позицию Python Developer.
2️⃣ Все книги в PDF формате
3️⃣ Все книги можно скачать в 2 клика
4️⃣ Всё, никакой другой воды.
Подписывайтесь и качайте книги: @pythonbooks
Machine Learning -
The Mastery Bible
Автор: Bill Hanson
Год издания: 2020
#ml #en
Скачать книгу
⚡️Детекторы объектов быстро меняются: подходы, которые недавно считались стандартом, уже уступают трансформерам реального времени. Если вы работаете с компьютерным зрением и опираетесь только на YOLO, легко пропустить важный сдвиг в архитектурах.
🗓19 августа в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Компьютерное зрение. Экспертный уровень».
На занятии разберём путь от R-CNN и семейства YOLO до RT-DETR и RF-DETR, отказ от якорей, замену эвристического NMS венгерским сопоставлением и подходы к детекции мелких объектов на сложных сценах.
Присоединяйтесь, если хотите понимать внутреннюю логику современных детекторов, видеть различия между свёрточными сетями и трансформерами и применять эти знания в рабочих задачах: https://vk.cc/d00dNs
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Introduction to Algorithms &
Data Structures 1
Автор: Bolakale Aremu
Год издания: 2023
#ml #en
Скачать книгу
Открыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓
В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных.
Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете предсказать поведение покупателя?
Как минимум — попробуете и получите фидбэк от тех, кто делает это в Ozon Tech каждый день. Как максимум — разделите призовой фонд в 7 200 000 ₽ в торжественной атмосфере конференции E-CODE.
Нетривиальные задачи, нетворк с ведущими специалистами индустрии, кастомный мерч и шанс масштабно усилить портфолио — это про E-CUP 2026 Students.
Больше подробностей и регистрация ↩️
Машинное обучение: основы
Автор: Сергей Николенко
Год издания: 2025
#ml #ru
Скачать книгу
Фундаментальное понимание машинного обучения дает возможность быстро адаптироваться ко всем новым моделям и технологиям.
Курс Евгения Разинкова «ИИ: от основ до трансформеров» создан для тех, у кого уже есть техническая база и кто хочет стать сильным и востребованным на рынке ML-специалистом, а не просто собирать пайплайны из чужих кусков.
Пишете алгоритмы сами, а не импортируете. Сначала реализуете ключевые методы на чистом NumPy, потом переходите к PyTorch — вплоть до трансформеров. После этого документация и научные статьи перестают быть чёрным ящиком.
Практика на реальных задачах. Домашние задания с подсказками TODO, разбор продового кода, соревнования на Kaggle. Куратор даёт развёрнутую обратную связь, а ведёт программу действующий руководитель AI-направления.
Главный результат — фундамент, который не устаревает. К финалу вы напишете собственную языковую модель с нуля, понимая каждый слой. Это навык, который не выветривается со сменой фреймворка — дальше вы сами разбираетесь в новом, без очередного курса.
Автор — Евгений Разинков, к.ф.-м.н., руководитель AI-направления, основатель магистратуры по ML в КФУ. 10 лет коммерческого опыта в ML, лекции по курсу собрали десятки тысяч просмотров на YouTube.
По промокоду
MASCHINE — скидка 10 000 рублей для подписчиков канала до 25 июля.
👉 Оставить заявку на программу: https://clck.ru/3Uw76x
Информация о рекламоателе*
Машинное обучение и безопасность
Автор: Кларенс Чио
Год издания: 2020
#ml #ru
Скачать книгу
Оффер редко приходит сам. Обычно между «без работы» и «оффер получен» стоят десятки откликов, доработок резюме и часов поиска.
Talanto.work помогает пройти этот путь быстрее:
🟠 50 000+ IT-вакансий с разных сайтов
🟠 Telegram-бот с уведомлениями по вашим фильтрам
🟠 Проверка резюме и рекомендации по улучшению
🟠 Проверка соответствия резюме конкретной вакансии
🟠 Генератор персональных сопроводительных писем
А в канале публикуем свежие вакансии, полезные советы по поиску работы и разборы того, почему кандидаты не получают ответы и как увеличить шансы на приглашение.
Подписывайтесь: https://t.me/talantojob
Ищите работу не дольше. Ищите эффективнее.
Как учится машина
Автор: Ян Лекун
Год издания: 2021
#ml #ru
Скачать книгу
📹Вебинар: Выбор между Serverless и Kubernetes для AI-ворклоадов: как определить оптимальную платформу под задачу
На открытом уроке рассмотрим:
- В чем различаются Serverless-подходы и Kubernetes при работе с AI-ворклоадами;
- Какие преимущества и ограничения есть у каждого подхода с точки зрения масштабируемости, стоимости и сложности эксплуатации;
- Какие трейдоффы нужно учитывать при выборе платформы: холодный старт, управление состоянием, поддержка GPU;
- Как обосновывать выбор архитектуры для разных AI-сценариев на практическом воркшопе.
После занятия вы будете знать:
- Как сравнивать Serverless и Kubernetes для различных AI-задач;
- Как выбирать платформу оркестрации в зависимости от требований к нагрузке, бюджету и архитектуре решения;
- Как учитывать ключевые технические ограничения при проектировании AI-инфраструктуры;
- Как аргументированно обосновывать выбор платформы для задач масштабирования, потоковой обработки данных и построения гибридных сред.
⚠️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор».
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cZDzq1
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
