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
🚀 Регистрация на хакатон «Ясная Система: сделай сложное понятным» от МТС стартовала! У тебя будет неделя, чтобы попрактиковаться в машинном обучении и сделать финтех инклюзивнее.
Призовой фонд – 375 000 рублей. Оставляй заявку до 24 мая и участвуй в соревновании онлайн из любого города России: https://cnrlink.com/mtshacktomskmlint
🤖 Задача – создать сервис, который сможет перевести сложные банковские тексты из датасета в ясные формулировки, подходящие для людей с ментальными особенностями, пожилых людей и иностранцев, плохо владеющих русским языком.
Церемония открытия соревнования пройдет 25 мая на фестивале «Система Fest» в Томском государственном университете. Посетители смогут поучаствовать в насыщенной программе мероприятия.
Для онлайн-участников МТС проведет два митапа с экспертами. 2 июня авторы 10 лучших проектов выступят с питчингами на церемонии награждения победителей.
➡️ Регистрируйся прямо сейчас, чтобы ничего не пропустить: https://cnrlink.com/mtshacktomskmlint
Реклама. ПАО "МТС". erid: LjN8K9ULm
+2
🌟 Шпаргалка по NLP
Здесь кратко описаны важные понятия обработки естественного языка в Machine Learning: word2vec, GloVe, использование LSTM, seq2seq, BERT, RoBERTa, XLNet и многое другое
📎 NLP Cheatsheet
@machinelearning_interview
22 мая приглашаем в Сколтех на День открытых дверей по направлению математика.
Разберем 4 программы магистратуры: Науки о данных, Математическая и теоретическая физика, Современные вычислительные методы, Прикладная вычислительная механика.
Обсудим с профессорами актуальные направления исследований в области машинного обучения, математической статистики, вычислительного инжиниринга, математического моделирования крупномасштабных сложных явлений, больших данных и распределенного глубокого обучения.
Кроме того, вас ожидает прогулка по кампусу и посещение наших современных лабораторий, где вы сможете познакомиться с собственной вычислительной инфраструктурой Сколтеха. Регистрация.
💻Вопросы и ответы по SQL и по БД в целом
Держите, пригодится освежить самые основные моменты перед собеседованием.
Вот некоторые из затронутых здесь вопросов
🟡Вопросы по БД:
— Реляционные БД (SQL)
— Нереляционные БД (NoSQL): Key/Value, документные (документ-ориентированные), колоночные, графовые
— Что такое CAP-теорема (теорема Брюера)?
— Что такое свойство ACID в базе данных?
🟡Вопросы по SQL:
— Из каких подмножеств состоит SQL?
— Что подразумевается под таблицей и полем в SQL?
— В чем разница между операторами
DELETE и TRUNCATE?
— Что такое соединения (JOIN) в SQL?
— В чем разница между типом данных CHAR и VARCHAR в SQL?
— Что такое первичный ключ (Primary key)?
— Что такое ограничения (Constraints)?
— Что такое уникальный ключ (Unique key)?
— Что такое внешний ключ (Foreign key)?
— Что подразумевается под целостностью данных?
— Какие уровни изолированности транзакций можешь назвать?
— Что вы подразумеваете под денормализацией?
— Напишите SQL-запрос для отображения текущей даты?
📎 Вопросы/ответы
@machinelearning_interview
Как проверить качество рекомендательных систем — учимся делать AB-тесты
Откройте для себя новые грани Data Science на открытом практическом уроке от OTUS, где вы:
- познакомитесь с особенностями оценки качества рекомендательных систем;- научитесь вычислять длительность AB-теста;
- узнаете, как делать вывод о его результатах.
Встречаемся 20 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «Рекомендательные системы». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджеров OTUS!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://clck.ru/3AeQ2o?erid=LjN8K3hGq
🖥 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
