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
📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine learning Interview
Канал Machine learning Interview (@machinelearning_interview) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 30 570 подписчиков, занимая 4 352 место в категории Технологии и приложения и 20 924 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 30 570 подписчиков.
Согласно последним данным от 06 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 241, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 10.73%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.12% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 280 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 177 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 20.
- 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 07 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.
30 570
Подписчики
-224 часа
-97 дней
+24130 дней
Архив постов
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
Repost from Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
Давно мечтаете освоить Python? Попробовать профессию аналитика данных? Или, может быть, изучить все разделы Data Science?
🎄Новогодняя пора – отличный повод для осуществления своих желаний.
🎁 Мы подготовили для вас подарок: скидка 10% на программы Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ при условии заключения договора до 31 декабря 2022:
Курс «Python для автоматизации и анализа данных» стартует 7 февраля. Стоимость со скидкой – 63 000₽.
Профессия «Специалист по Data Science» стартует 14 февраля. Стоимость со скидкой – 418 500₽.
Профессия «Аналитик данных» стартует 22 февраля. Стоимость со скидкой – 351 000₽.
Понятная пятница в английском: скидка 10% на курсы для аналитиков и разработчиков.
В английском много противоречий. Можно учиться на продвинутом уровне — и сохранять разговорный барьер. Или повторять по кругу одни и те же правила. В результате непросто заметить прогресс и оценить, сколько ещё впереди. А мы выручим с этим.
Практикум учитывает эти противоречия и проектирует прозрачный процесс обучения с предсказуемым результатом. Выберите подходящий курс и оплатите его со скидкой до 15 декабря: http://bit.ly/3VY2m34
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
Станьте универсальным аналитиком, который сможет работать в любой сфере
Аналитик данных — это специалист, который собирает и обрабатывает данные, находит в них взаимосвязи и формулирует гипотезы для решения различных задач. Такой специалист помогает бизнесу извлекать ценность из данных и принимать взвешенные решения. Джуниор-специалисты в среднем зарабатывают от 65 000 до 90 000 рублей в месяц, а более опытные специалисты — от 110 000 до 170 000. При этом спрос на аналитиков данных превышает предложение.
Чтобы стать дата-аналитиком, нужны знания статистики, SQL, Python, маркетинговых метрик, навыки формирования рабочих гипотез, а также умение представлять результат своей работы коллегам. Освоить всё это — реальнее, чем кажется. Главное — искренний интерес к делу и желание с азартом детектива вникать в данные, чтобы напасть на след бизнес-проблемы.
На курсе «Аналитик данных» (https://netolo.gy/lkS) Нетологии вы с нуля освоите необходимые навыки, которые помогут получить новую востребованную профессию. Для того, чтобы начать обучение, вам не нужно математическое или техническое образование. Сделайте первый шаг к профессии аналитика данных.
Узнать подробнее о курсе → https://netolo.gy/lkS
Какой алгоритм является детерминированным: PCA или k-средних?
⚡️Приглашаем на вебинар «Обучение с подкреплением: от игр к реальным задачам», который пройдет 13 декабря в 10:00
В настоящее время технологии обучения с подкреплением активно применяются во многих сферах: от ритейла до автономных транспортных средств. Может быть лучше: основной сложностью этого подхода является отсутствие размеченных данных, и, к сожалению, нет формализованного подхода как данные могут быть размечены для этой задачи. Другая сложность — это формализация функции вознаграждения. От удачного ее выбора зависит конечный успех настройки алгоритма управления.
В докладе будет рассказано о применении алгоритмов обучения с подкреплением к различным задачам: от простых игровых задач до задачи навигации мобильного робота. Также будут представлены результаты сравнения различных алгоритмов в задачах избежания столкновения и навигации мобильного робота MIT RACECAR, оснащенного лидаром.
Регистрируйтесь тут👈
