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 276 321 підписників, посідаючи 336 місце в категорії Технології та додатки та 1 372 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 276 321 підписників.
За останніми даними від 04 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -1 958, а за останні 24 години на -146, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.10%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.13% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 22 382 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 955 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 337.
- 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 05 листопада, 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.
276 321
Підписники
-14624 години
-8297 днів
-1 95830 днів
Архів дописів
276 300
⚡️Прими Challenge от Avanpost⚡️
Стартовала регистрация на онлайн-хакатон от Avanpost!
📆 Даты хакатона:
2 – 4 декабря 2022 года
💡 Дедлайн регистрации:
28 ноября 23:59
📲 Регистрация и подробности по ссылке!
Прими вызов и прокачай свои скиллы на актуальных кейсах от сильнейшего на российском рынке разработчика систем управления доступом!
Кейсы на выбор:
🔸 Разработка механизма предиктивной авторизации (ML/AI)
🔸 Распознавание отпечатков пальцев (Go)
На хакатоне тебя ждет:
🔹 Призовой фонд – 300.000 рублей
🔹 Шанс получить оффер
🔹 48 часов драйва в команде
🔹 Менторская поддержка и мастер-классы
🔹 Подарки и мерч
Участвуй и побеждай в онлайн-хакатоне Avanpost Challenge!
276 300
Кто такие рационализаторы?
Что вы слышали про рационализаторов? А вы знали, что от них часто зависит успех целого производства? 🤯
Движение появилось ещё в XX веке, и сейчас его возрождают в новом формате. Все рационализаторы и изобретатели собираются в одну масштабную команду — уже свыше 10 000 человек из большинства регионов страны.
⚡️ Хотите узнать больше и воплотить свои гениальные идеи в реальность? Подписывайтесь на канал — и узнаете, как это сделать!
276 300
Если вы разработчик и у вас есть пара минут, порефлексируйте, пожалуйста, с нами о происходящем в небольшом опросе. Ваши ответы помогут крупному работодателю понять, где теперь открывать офисы и какая помощь и поддержка вам нужны.
Пройти опрос
276 300
🔥 2 декабря в Москве и онлайн состоится главная конференция по разговорному AI — Conversations!
🗣 В Technology Track конференции целый блок докладов будет посвящен ML.
Voximplant — о технологиях ML для создания модели идентификации голосовой почты и виртуального помощника.
DeepPavlov — про использование deep learning для создания контролируемых масштабируемых диалоговых систем.
Yandex Cloud — о том, как сделать модель, которая понимает всех — от тёти Сары до фрау Заурих, и экономично использует вычислительные ресурсы.
SberDevices — про современные инструменты работы с текстом на основе новых генеративных моделей.
MTS AI — о многопрофильном подходе к разработке личности бота: что работает лучше — психология, сценаристика или ML?
📍 Билеты в онлайн и офлайн — на сайте Conversations.
276 300
🔥 Хардовый тест для DS и ML-специалистов 🔥
💣 Ответьте на 15 вопросов за 20 мин и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Natural Language Processing (NLP)».
💎 Всех, кто сдаст тест, ждет скидка 20% до конца ноября по промокоду BLACKFRIDAY22 и доступ к 2 открытым урокам курса для знакомства с преподавателями.
✅ ПРОЙТИ ТЕСТ - https://otus.pw/r6JDd/
🚀 Главная фишка курса в том, что вы изучите современные подходы и модели, которые являются стандартом в области, но еще не успели войти в большинство образовательных программ.
💻 После 4 месяцев обучения на курсе вы сможете:
- создавать телеграм-ботов;
- работать с нейросетевыми моделями архитектуры трансформер;
- применять модели архитектуры трансформер для широкого спектра NLP задач;
- решать задачу распознавания именованных сущностей;
- создавать вопросно-ответные системы.
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
276 300
Базовые знания о профессии инженера данных на одном вебинаре.
→ Бесплатно, 18 ноября в 15:00
О профессии расскажут эксперты:
◾️ Анатолий Бардуков, разработчик-исследователь в Яндекс Поиск;.
◾️ Антон Моргунов, senior ML инженер в консалтинговой компании.
На вебинаре разберём два больших блока вопросов.
Зачем нужны инженеры данных
— Почему несколько лет назад таких специалистов не существовало?
— Каким компаниям они нужны?
— Чем будут заниматься дата-инженеры через 5, 10 и 15 лет?
— Заменит ли ИИ дата-инженеров?
Как зайти в профессию и развиваться в ней
— Роль дата-инженера, его задачи и зоны ответственности.
— Какие технологии для собеседования надо знать
— Что спросят на собеседовании в Яндекс и как готовиться?
— Сколько готовы платить начинающим дата-инженерам и сколько опытным?
— Куда двигаться начинающему дата-инженеру?
После вебинара можно будет задать вопросы спикерам.
→ Зарегистрироваться на вебинар
276 300
Приглашаем вас на презентацию проектных работ студентов онлайн-курса «MLOps».
У вас есть возможность спросить напрямую у выпускников и руководителя курса Павла Филонова о программе и посмотреть на проекты, которые вы тоже сможете реализовать после обучения🔥
Открытый урок рассчитан на специалистов по Машинному обучению и Software инженеров.
🔖промокод BLACKFRIDAY22 скидка -20% на курс до 30.11.2022
👉Пройдите вступительное тестирование для записи на открытый урок
https://otus.pw/fA9l/
276 300
MLOps в облаке: практика с MLflow и JupyterHub в VK Cloud
⏰ Когда: 29 ноября, 17:00 (мск)
📍 Регистрация
Регистрируйтесь на вебинар и узнайте, как построить MLOps в облаке и быстрее достигать результатов.
Эксперты расскажут, как с помощью инструментов JupyterHub и MLflow проводить эксперименты с моделями, организовывать трекинг моделей и артефактов, загружать и применять модели из центрального реестра MLflow на примере сервиса Cloud ML Platform.
В программе:
🔹 Введение в MLOps на примере ML Platform от VK Cloud.
🔹 Работа с MLflow — инструментом для управления жизненным циклом ML-моделей.
🔹 Демонстрация ML Platform в облаке VK Cloud.
🔹 Демонстрация возможностей MLflow для автоматизации работы с ML-моделями.
🔹 Best practices по работе с MLflow.
Спикеры:
🔹 Александр Волынский, технический менеджер продукта Cloud ML Platform, VK Cloud
🔹 Александр Савченко, директор проектов R&D, Сбер, преподаватель школы Karpov.Courses
276 300
📕 Как использовать реестр схем при работе с Kafka?
Узнайте 17 ноября в 20:00 на открытом уроке «Schema Registry в Apache Kafka» в OTUS. На занятии мы познакомимся с использованием реестра схем при работе с Kafka. Вы узнаете, что такое Kafka, эволюция схем и как реестр схем облегчает работу с Kafka при эволюции схем.
✔️ Кому подходит этот урок:
- Тем, кто только собирается использовать Kafka — узнаете, что это и как с ней работать.
- Тем, кто уже работает с Kafka, но использует реестр схем — узнаете, как с ним работать.
✔️ По итогам вебинара вы:
- Получите представление о Kafka и понимание эволюции схем
- Познакомитесь с реестром схем
- Посмотрите пример приложений для Kafka, использующих реестр схем
Занятие проведет Вадим Заигрин — преподаватель онлайн-курса «Spark Developer» и ведущий эксперт по технологиям в Сбербанке.
🔴 Для регистрации пройдите вступительный тест
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
