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
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄
👨🏻💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний
💡Если ты настоящий генератор идей – ждём в секции «Идеатон», где ты сможешь предложить самые смелые идеи для бизнеса!
Даты хакатона: 15–18 декабря 2022 года
Дедлайн регистрации: 12 декабря 23:59
Регистрация и подробности:
Хакатон - https://clck.ru/32jXrY
Идеатон - https://clck.ru/32jXqm
Создавай команду или подавай личную заявку, а мы найдем для тебя крутую команду! Регистрируйся, решай новогодний кейс, заводи знакомства, перенимай опыт от топовых экспертов, стань частью X-MAS HACK! И кто знает.. возможно, именно ты заберешь главные призы!
💰Призовой фонд – 1.700.000 рублей!
🎁 Новогодний мерч, подарки от партнеров и сертификаты
🎅🏻 Менторская поддержка от топовых экспертов
🪄 Мастер-классы, лайфхаки и много полезных знакомств
Больше хакатонов и призов - https://clck.ru/32jXrh
#хакатон #идеатон
🧬 Присоединяйтесь к онлайн-митапу ВТБ «Применение ML-инструментов в бизнес-процессах», который пройдёт 8 декабря 2022 года в 18:30 по мск. Митап будет полезен всем, кто интересуется Data Science и Machine Learning.
Темы митапа:
📌 «Инструменты для автоматизации решения бизнес задач»
Спикер: Дмитрий Тимохин, Data Scientist, ВТБ
📌«Модель для матчинга резюме и вакансий»
Спикер: Ярослав Пудяков, Data Scientist, ВТБ
📌 «Модель предсказания связанности компаний для привлечения клиентов в Банк»
Спикер: Роман Гончар, лидер команды Графовой аналитики стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
📌 Q&A-сессия, модератор: Артём Летин, лидер стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
👉 Зарегистрируйтесь по ссылке, и мы пришлём вам напоминание о митапе: https://cnrlink.com/dsmeetup231
🎁 Авторы самых интересных вопросов получат фирменный мерч
Data Secrets — первый журнал в области науки о данных.
Machine Learning, Data Science, AI - знакомые слова, но считаешь, что это очень сложно? Здесь мы на практических примерах освещаем последние достижения в этой области и учим азам:
— рекомендательные системы
— прогнозирование временных рядов
— генерирование фото/видео
Присоединяйся: @data_secrets
Очередной выпуск подкаста чуть больше чем полностью посвящен машинному обучению 🤖
Звучит страшно, но мы позвали человека, который знает про machine learning ТАК много, что может объяснить сложное простыми словами и на близких примерах — ML-директора Дзена Андрея Зимовнова.
Почему машинное обучение это про креатив? Как работает алгоритм Дзена? Можно ли сделать модель, которая будет интерпретировать другую модель? Об этом и еще куче всего узнайте из восьмого выпуска!
Слушайте новый выпуск в Apple Podcasts или Я.Музыке и подписывайтесь!
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 марок молока
👉Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
👉Обнаружение возгораний
👉Оценка стоимости квартир
👉Классификация отзывов на Teslа
👉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
NewProLab запускает 3-й поток онлайн-программы Spark Advanced,
Программа разработана для дата-инженеров, имеющих практический опыт работы с Apache Spark 2 и желающих изучить внутреннюю архитектуру проекта.
Коротко о важном:
- Старт – 17 ноября
- Обучение длится 4 недели
- Всем участникам предоставляется доступ к облачному кластеру для выполнения лаб – практических задач, максимально приближенных к реальным.
Вы получите опыт и знания, которые позволят ускорить обработку данных в существующих проектах.
Подробности по ссылке
Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод interview, по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.
Расскажите о командах systemd для управления Docker
Ответ
Для запуска Docker многие дистрибутивы Linux используют systemd. Для запуска сервисов используется команда systemctl. Если ее нет, следует использовать команду service.
$ sudo systemctl start docker
$ sudo service docker start
Чтобы добавить сервис в автозагрузку, либо убрать его:
$ sudo systemctl enable docker
$ sudo systemctl disable docker
Для проверки параметров запуска сервиса и их изменения:
$ sudo systemctl edit docker
Просмотра связанных с сервисом журналов:
$ journalctl -u docker
Опишите процесс масштабирования контейнеров Docker
Контейнеры могут быть масштабированы с использованием команды docker-compose scale. Процесс масштабирования такой:
Масштабируем контейнер и запускаем n экземпляров:
$ docker-compose --file docker-compose-run-srvr.yml scale <service_name>=<n>
В вышеприведенном примере имя сервиса задается в файле docker-compose-run-srvr.yml, а также запускается n копий контейнеров, где n — любое целое положительное число.
После масштабирования контейнера для проверки можно использовать такую команду:
$ docker ps -a
@golang_interview