uk
Feedback
Machinelearning

Machinelearning

Відкрити в Telegram

Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 294 200 підписників, посідаючи 332 місце в категорії Технології та додатки та 1 275 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 294 200 підписників.

За останніми даними від 29 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 445, а за останні 24 години на -277, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.73%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.47% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 22 736 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 089 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 175.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як openai, claude, api, gemini, контекст.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 30 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

294 200
Підписники
-27724 години
-1 6347 днів
-6 44530 день
Архів дописів

Яндекс Банк ищет рок-звёзд от мира данных Финтех — самые молодые и смелые ребята в Яндексе. За 1,5 года они придумали и сделали Сплит (тот самый, что делит оплату на части), и Карту Плюса (ту самую, что даёт кешбэк не только в Яндексе). На подходе собственный апп и запуск кредитных продуктов, и всем этим нелёгким делом управляет data-driven-подход. Поэтому умеющих работать с данными здесь любят, ценят и ждут, и прямо сейчас ищут: Риск-аналитика Если твой любимый вопрос «А что если…?», ты немного ясновидящий, всегда держишь руку на пульсе и не паникуешь от работы в условиях полной неопределённости, с профессией ты точно не ошибся. А если ещё и программируешь, умеешь взаимодействовать с бэкендом и тестированием, и готов с головой погрузиться в кредитные продукты, не ошибёшься и с вакансией. Подробности тут. Продуктового аналитика Для запуска на рынок довольно нетривиального продукта — кредита для людей, которых, как правило, в этих вопросах несправедливо обделяют: водителей такси и курьеров. Надо будет разбираться в том, «кто» сделал «что, когда и где», и как со всем этим поступать дальше, работать рука об руку с продакт-менеджером и помогать принимать правильные решения. Желательно иметь за плечами опыт дирижёрства командой, потому что именно этим здесь и предстоит заниматься. Кратчайший путь в руки рекрутеров — в описании вакансии. Дочитай до конца, реши нехитрую профильную задачку и дверь откроется!

🚀 17 ноября 2022 года в 18:30 по мск пройдёт онлайн-митап ВТБ и МФТИ «Промышленный оптимизатор: алгоритмы за рамками ML» для
🚀 17 ноября 2022 года в 18:30 по мск пройдёт онлайн-митап ВТБ и МФТИ «Промышленный оптимизатор: алгоритмы за рамками ML» для всех, кто интересуется Data Science Основные темы митапа: ✅  «Методы дискретной и комбинаторной оптимизации в задаче управления потоками налично-денежной ликвидности»Спикер: Алексей Рябых, Team Lead DS ВТБ ✅ «От частных задач к промышленному оптимизатору»Спикер: Евгений Лепшин, Team Lead DS ВТБ ✅ «Создание решателя для линейных и целочисленно-линейных программ»Спикер: Роланд Хильдебранд, профессор университета Гренобль-Альпы, PhD МФТИ ✅ Q&A-сессия, модератор: Денис Суржко, ВТБ 👉 Участие бесплатное. Успейте зарегистрироваться по ссылке: https://cnrlink.com/vtbmeetupml 🎁 Участники, которые во время митапа зададут самые интересные вопросы, получат фирменный мерч.

Увлекаешься наукой и технологиями? Присоединяйся к рационализаторам! Если ты работаешь на предприятии и знаешь, как оптимизир
Увлекаешься наукой и технологиями? Присоединяйся к рационализаторам! Если ты работаешь на предприятии и знаешь, как оптимизировать производственные процессы, становись рационализатором и воплощай свои идеи! При поддержке Агентства развития навыков и профессий в России запустили проект «Движение рационализаторов». Более 10 000 профессионалов со всей страны воплощают в жизнь свои замыслы, помогая меняться как частным предприятиям, так и крупным госкорпорациям. Узнай больше о движении, познакомься с реальными кейсами и прокачивай необходимые навыки здесь: https://t.me/racionalizatorwsr. Мы ждём именно тебя!

👉 Более 5 млн рублей - призовой фонд онлайн-соревнования по искусственному интеллекту AI Journey Contest от Сбера. В этом го
👉 Более 5 млн рублей - призовой фонд онлайн-соревнования по искусственному интеллекту AI Journey Contest от Сбера. В этом году соорганизатором конкурса стал Институт искусственного интеллекта AIRI. Это отличная возможность прокачать свои навыки, изучить свежие фреймворки и заработать на собственном интеллекте. Главное, сделать все вовремя, так как решения принимают до 13 ноября. 🤖 FusionBrain Challenge 2.0 – продолжение прошлогоднего трека по созданию сильного ИИ. Участники должны разработать модель, которая сможет решать 12 задач в визуальной и текстовой модальностях, часть из которых изначально будет скрыта от участников. Организаторы предлагают также создать алгоритмы для решения прикладных задач: 🗣 распознавания речи и автоматического перевода языков малых народов России; 🧬 быстрой идентификации бактерий по масс-спектрам; ⛴ восстановления данных по вылову рыбы на Дальнем Востоке. Решать задачи можно из любой точки мира, минимальный возраст участников — 18 лет. Попробуй свои силы, участвуй в соревновании!

📌 Готовы покорять новые вершины в сфере Machine Learning? Лучшие эксперты Data Science и Машинного Обучения готовы научить в
📌 Готовы покорять новые вершины в сфере Machine Learning? Лучшие эксперты Data Science и Машинного Обучения готовы научить вас продвинутым ML-приемам на онлайн-курсе «Machine Learning. Advanced» в OTUS. На курсе вы научитесь: - Настраивать окружение и писать production код, готовый к внедрению. - Работать с AutoML подходами и понимать ограничения в их применении. - Понимать и уметь применять ⚠️ Байесовские методы, а также освоите основные методы обучения с подкреплением. Вебинары включают большое количество практики, регистрируйтесь: 👩‍💻 Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября в 18:00 — https://otus.pw/S3eC/ В конце курса вас ждет проектная работа, которая отлично дополнит ваше портфолио. 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/sglX/

🔥Deep Learning Patterns and Practices 📓 book @ai_machinelearning_big_data
🔥Deep Learning Patterns and Practices 📓 book @ai_machinelearning_big_data

Если вы начинающий разработчик, дата-инженер или выпускник смежных специальностей, а ещё хотите расти и инвестируете в своё д
Если вы начинающий разработчик, дата-инженер или выпускник смежных специальностей, а ещё хотите расти и инвестируете в своё дальнейшее развитие, вам подойдет новый курс Яндекс Практикума «‎Инженер машинного обучения». За 4 месяца вы научитесь: • Переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения и применять алгоритмы и архитектуры ML-решений. • Выявлять источники качественных данных, выбирать эффективные способы их разметки и работать с большими данными. • Разрабатывать код моделей и готовить к использованию в продакшн под большой нагрузкой. • Развёртывать ML-модели в облаке, поддерживать качество работы модели на меняющихся данных. К концу курса вы разработаете 3 полноценных сервиса: • Рекомендательную систему для товаров на маркетплейсе. • Научитесь предсказывать отток клиентов в банковском секторе. • Сформируете сегменты для продвижения маркетинговых активностей, смоделировав uplift для пользователей телеком оператора. Приходите учиться, не обещаем, что будет легко, но наша команда всегда поддержит вас в трудную минуту. А еще 77% наших выпускников находят новую работу и большинство из них в течение 4-х месяцев.

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за
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

Сделайте первые шаги к работе с Big Data! 3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask». 🧑‍🎓 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MLOps» от OTUS и его проведет Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky. Почему стоит посетить этот урок? На уроке научимся работать с данными через multiprocessing напрямую или pandarallel и ускорим работу. Первый урок — DataFrame API: от Pandas к Dask 👉 Регистрация https://otus.pw/IJmk/ Второй урок — DataFrame API: от Dask к PySpark 👉 Регистрация https://otus.pw/1Bre/

#спринт 31.10 @ai_machinelearning_big_data ml-advanced Что дает байесовский подход в машинном обучении? 31 октября 20:00 пройдет открытый урок «Байесовский взгляд на машинное обучение» в OTUS. 👨‍💻 На занятии мы погрузимся в тему байесовского подхода к машинному обучению – науку о том, как встроить априорные «экспертные» знания в модели машинного обучения. А также вы узнаете, когда и зачем нужен этот подход, и, надеемся, проникнетесь байесианской философией! 🔖 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на вебинар 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/6sop/

Как стать ML-инженером и развиваться дальше? Для того, чтобы решать прикладные задачи, мало умения создать модель в своём ноу
Как стать ML-инженером и развиваться дальше? Для того, чтобы решать прикладные задачи, мало умения создать модель в своём ноутбуке. Важно управлять её жизненным циклом. Эксперты расскажут: -Какие задачи для ML-инженеров существуют на рынке -Как внедрять модель и работать с ней дальше -Как новый курс Практикума «Инженер машинного обучения» помогает сделать следующий шаг в области ML Ждём вас 31 октября в 19:00 по Москве. Будет много полезного! Ссылка для регистрации.