Machine learning Interview
Открыть в Telegram
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine learning Interview
Канал Machine learning Interview (@machinelearning_interview) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 30 246 подписчиков, занимая 4 323 место в категории Технологии и приложения и 21 358 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 30 246 подписчиков.
Согласно последним данным от 01 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 105, а за последние 24 часа — 24, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.15%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.32% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 675 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 214 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 31.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как claude, llm, контекст, hermes, nvidia.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 02 сентября, 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.
30 246
Подписчики
+2424 часа
+497 дней
+10530 дней
Архив постов
+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
+4
🌟 Визуализация основных понятий Machine Learning
Здесь очень наглядно объясняются разные концепции ML — алгоритм классификации, матрица рассеяния, дерево решений и т.д.
▶️ Визуализация
🟡 А вот и 2 часть
@machinelearning_interview
😑 Пользоваться нейронками
😎 Создавать нейронки
Только вот где этому научиться — разрабатывать модели и обучать ИИ? Обсуждаем в новом выпуске подкаста команды Tinkoff AI «Желтый Club Talks»
вместе с Варварой Смирновой, руководителем Тинькофф Образования, и Александром Дьяконовым, академическим руководителем направления искусственного интеллекта Центрального университета.
🔗 Кстати, в одном из выпусков инженеры обсуждали международные конференции для тех, кто делает ИИ. Анонсы шоу ребята публикуют в своем телеграм-канале Желтый AI. Также там они рассказывают про исследования, тренды индустрии, постят кастомные мемы и инсайды из поездок на топовые мероприятия.
Подписывайтесь, чтобы не потерять!
erid:2VtzqwzyLgV
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
+4
⚡️ Топ 100 вопросов по Data Science и ML с собеседований
Вот некоторые из этих вопросов:
— в чём суть метода случайного леса?
— расскажи про преобразование Бокса-Кокса
— что такое обучение с подкреплением?
— что показывает ROC-кривая?
▶️ Вопросы и ответы
@machinelearning_interview
