Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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 30 035 подписчиков, занимая 4 579 место в категории Технологии и приложения и 21 921 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 30 035 подписчиков.
Согласно последним данным от 13 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 40, а за последние 24 часа — 8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 21.14%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.35% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 6 350 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 208 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 40.
- 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 14 июня, 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.
30 035
Подписчики
+824 часа
-77 дней
+4030 день
Архив постов
🖥 Python-Graph-Gallery: все типы графиков с кодом для Matplotlib, Plotly и др.
Если вы когда-либо занимались исследованием данных, вы, вероятно, сталкивались с сайтом python-graph-gallery.com. Это ценный ресурс, который предоставляет обширную коллекцию общепринятых типов визуализации данных вместе с полными фрагментами кода для их создания с использованием библиотек, таких как Matplotlib и Plotly.
На этом сайте вы найдете широкий выбор графиков, включая:
- Линейные графики
- Круговые диаграммы
- Гистограммы
- Диаграмма рассеяния
Каждый тип графика сопровождается понятным кодом, который вы можете скопировать и вставить в свой собственный код для быстрого создания эффективной визуализации. Это избавляет от необходимости писать код с нуля и позволяет сосредоточиться на интерпретации данных.
Если вы новичок в визуализации данных или ищете вдохновение для новых типов графиков, python-graph-gallery.com — отличный ресурс. Он также может быть полезен для опытных специалистов по данным, которым необходимо быстро создать конкретный тип графика.
python-graph-gallery.com
@machinelearning_interview
Product Meetup: ML-продукты состоится 28 мая в 19:00 мск.
Не пропустите доклады с интересными кейсами:
— как используют теорию игр и data science в монетизационных продуктах;
— динамическое ценообразование: как решили проблему плохого качества вывоза;
— унесенные скорингами. Как разработать 25 скорингов и не утонуть в операционке.
Подробная программа и возможность урвать местечко офлайн — по этой ссылке.
+4
⚡️ Подборка Jupyter Notebook's с решением реальных задач Machine Learning
Все ноутбуки удобно структурированы в таком порядке:
Part I: Understanding Machine Learning
— 1: Machine Learning Basics
— 2: The Python Machine Learning Ecosystem
Part II: The Machine Learning Pipeline
— 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
— 4: Feature Engineering and Selection
— 5: Building, Tuning and Deploying Models
Part III: Real-World Case Studies
— 6: Analyzing Bike Sharing Trends
— 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
— 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
— 9: Analyzing Wine Types and Quality
— 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
— 11: Forecasting Stock and Commodity Prices
— 12: Deep Learning for Computer Vision
Можно использовать эту коллекцию ноутбуков как удобный сборник шаблонов
▶️ Ноутбуки
@machinelearning_interview
🟢 Откройте дополнительные возможности DVC — фичи для ML и Data Science
🚀 Приходите на открытый практический урок от OTUS и узнайте:
— как использовать DVC для версионирования данных;
— как обеспечить совместный доступ к данным через S3;
— как версионировать модели и хранить артефакты в DVC;
— когда лучше подойдет DVC, а когда MLFlow;
— как сделать воспроизводимое обучение моделей.
⚠️ Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences и опытный руководитель команд.
Встречаемся 22 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «MLOps». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджеров OTUS!
🔥 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/ferkx/
+2
🌟 OpenLLMetry — open-source система мониторинга приложений LLM, основанная на OpenTelemetry
—
pip install traceloop-sdk
OpenLLMetry — набор расширений, построенных на базе OpenTelemetry, которые обеспечивают полную прозрачность работы LLM-приложения.
Поскольку OpenTelemetry используется под капотом, OpenLLMetry можно подключить к существующим решениям по наблюдению - Datadog, Honeycomb и другим.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@machinelearning_interview
Друзья, этой осенью состоится грандиозное событие: Ai Conf 2024 – первая прикладная конференция по Data Science.
Программа будет строиться вокруг областей применения машинного обучения, а к выступлению приглашены не только спикеры из отраслей IT, ECommerce, но и реальный сектор.
Основные темы конференции:
- звук, зрение, изображения
- обработка естественного языка
- рекомендательные системы и поиск
- умные механизмы
- оптимизация использования железа и др.
До 15 июня принимаются заявки на доклады. Есть чем поделиться - подайте заявку https://tglink.io/5b859a201651.
А 23 мая в 18:00 приглашаем на встречу докладчиков с программным комитетом, где обсудим какие темы будут актуальны на AI Conf. Встреча онлайн, регистрируйтесь на сайте!
Подробности о конфeренции AiConf 👉 https://tglink.io/10931f11670d
⚡️ Свободная книга по линейной алгебре для Machine Learning
Эта книга пронизана интерактивными анимациями в дополнение к концентрированной теории, так что если нужно вспомнить линейную алгебру — welcome
📎 Книга
@machinelearning_interview
🧠 Прокачай свои знания о Data Science! X5 Tech запускает хакатон X5 Tech AI Hack – узнай на практике больше об алгоритмах маскирования данных и избавлении нейросетей от галлюцинаций. Призовой фонд – 2 000 000 рублей.
🔔 Старт ML-соревнования уже через несколько дней – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас!
Приглашаем на хакатон Python-разработчиков и специалистов по машинному обучению вне зависимости от их опыта. На выбор – один из двух треков:
1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла. Ты научишься решать задачу Named Entity Recognition и обучать модели обработки естественного языка.
2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью. Решение поможет лучше понять, как работают языковые модели, разобраться, как анализировать и классифицировать большие данные.
Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить советы от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить задачи соревнования с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.
28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет 30 мая на X5 Future Night, где ты сможешь вживую пообщаться с представителями компании и коллегами по Data Science.
🔥 Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий
+2
🖥 Открытый учебник с основами Python
Здесь раскрываются не только базовые темы, но и более продвинутые — типо работы с
datetime, itertools, os и другими модулями/библиотеками
Отличный источник информации, чтобы полистать перед собеседованием
▶️ Учебник
@machinelearning_interview
Yandex приглашает поучаствовать в Practical ML Conf 14 сентября!
На конференции поговорим о том, как применять ML-технологии в бизнесе и реальных продуктах. Регистрируйтесь уже сейчас — те, кто сделает это раньше всех, попадут на закрытый мини-ивент в июле.
А если хотите поделиться своим опытом в ML, станьте спикером, оставив заявку. Ключевые темы конференции — CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. После подачи программный комитет рассмотрит заявки и примет решение об участии каждого претендента.
🔹 Сбор заявок завершится 13 июля.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
+2
🌟 Пошаговая реализация архитектуры Transformer
В этом ноутбуке максимально подробно описан каждый шаг реализации трансформера с нуля, с необходимым теоретическим минимумом
Для полного просветления можно скомбинировать с видео 3b1b
▶️ Jupyter Notebook
@data_analysis_ml
⚡️Хакатон GeoVision Hack
Трёхдневное соревнование в гибридном формате, которое соберет талантливых разработчиков со всей России для работы над увлекательным кейсом от организаторов!
🧑💻Принять участие в хакатоне смогут студенты ИТ-направлений; junior, middle и senior разработчики, готовые разработать лучшее решение актуального кейса!
🚀Кейс, который предстоит решить: Алгоритм для автооцифровки данных геофизических исследований скважин (ГИС)
Что тебя ждёт?
- Знакомство с участниками и экспертами компаний
- Новый кейс в портфолио
- Соревнование и командная работа
🏆Призовой фонд – 300.000 ₽
🗓️Дата проведения: 24 - 26 Мая
📍Формат: Онлайн/Офлайн в г. Москва
Подробная информация и регистрация: https://tglink.io/60fdb6cd0036
Python разбор резюме CV от рекрутера из Яндекса.
Заходите на нашу трансляцию, задайте вопросы
https://www.youtube.com/watch?v=bXj4Mo0LDX0
Так же можно смотреть на кайле наших друзей из Solvery: https://www.youtube.com/watch?v=k4BNhLaQuDg
+3
🔥 Мощная шпаргалка от Стенфорда, посвящённая важнейшим понятиям ML
Здесь содержится все ключевые формулы и понятия базовых алгоритмов Machine Learning
Вся информация отлично структурирована и имеется оглавление
📎 Шпаргалка
@machinelearning_interview
🖥🖥 Решаем задачи на стажировку аналитика в яндекс. Подключаем CHATGPT и другие ИИ модели!
https://www.youtube.com/watch?v=I_6exF29t0k
#youtube #стажировка #яндекс
+4
⚡️ Большая шпаргалка-учебник по ML
Здесь и основная теория по Machine Learning, и примеры реализации конкретных ML-алгоритмов — в общем, самое то, чтобы освежить базу перед собеседованием
📎 Шпаргалка
@machinelearning_interview
📌 Вопрос с собеседования!
Что не так с данной архитектурой?
пишите ответ в комментариях👇
@machinelearning_interview
+2
🌟 На Хабре появился полезный материал для тех, кто хочет интегрировать YandexGPT API в свои проекты
Ребята из команды AllSee описывают процесс создания SDK для удобства работы в Python-приложениях, а также делают сравнительный анализ затрат и производительности с ChatGPT.
▶️ Habr
@machinelearning_interview
+4
📌DS/ML Cheatsheet
Полезная 5-страничная шпаргалка по основам DS и Machine Learning, которая поможет в подготовке к собеседованиям.
Шпаргалка основана на курсах Machine Learning от MIT.
📎 PDF
@machinelearning_interview
⚡️ Хотите эффективно обеспечивать версионирование данных и моделей?
Освойте систему DVC на открытом практическом уроке от OTUS. Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences и опытный руководитель команд.
💻 На вебинаре вы:
- научитесь настраивать в git репозитории DVC и хранить артефакты на S3;
- переключаться между версиями артефактов и загружать их во внешнее хранилище;
- создавать воспроизводимые конвейеры обучения моделей с помощью DVC Pipelines.
👉 Встречаемся 13 мая в 19:00 мск в преддверии старта курса «MLOps». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджера OTUS!
🚀 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/fwF7/
