Машинное обучение. Книги по программированию
Відкрити в Telegram
Из своего опыта мы будем делиться нужной информацией по : Maschine Learning(ML) Big Data, Deep Learning(DL). Преемущественно книги Реклама - @viktorreh @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3tnH
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Машинное обучение. Книги по программированию
Канал Машинное обучение. Книги по программированию (@maschinelearning) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 757 підписників, посідаючи 11 118 місце в категорії Технології та додатки та 59 244 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 757 підписників.
За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 104, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 17.53%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.55% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 885 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 704 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, домашки, занятость, удаленке, course.wildmanager.ru.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Из своего опыта мы будем делиться нужной информацией по :
Maschine Learning(ML)
Big Data, Deep Learning(DL).
Преемущественно книги
Реклама - @viktorreh @anothertechrock
РКН: https://clck.ru/3R3tnH”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 серпня, 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.
10 757
Підписники
+124 години
+497 днів
+10430 день
Архів дописів
Repost from SberHealth ИТ
С днём ML-митапа!
Приглашаем на первый офлайн ML Meetup SberHealth в Москве. Будет онлайн-трансляция, так что можно присоединиться из любой точки.
16 сентября соберём в одном месте ML-инженеров, экспертов и всех заинтересованных!
В программе
🟣 Леонид Чесников — про то, как превратить n8n в основу AI-платформы и подключить к ней AI-агентов и MCP
🟣 Влад Гонта — про то, как собрать корпус русского медицинского текста, когда качественной разметки катастрофически не хватает
Приглашённые эксперты
🟣 Александр Кузнецов, MWS — про ModelOps и ежедневный скоринг 110+ моделей
🟣 спикер Альфа-Банка — про LLM-as-labeler и LLM-as-classifier: что делать с LLM, когда одного промпта уже недостаточно
И это ещё не всё!
На митапе будут также и наши эксперты, CDO и CIO СберЗдоровья⭐️
Подходи знакомиться, задавай вопросы и рассказывай свои кейсы, а наши чиллаут-активности создадут приятную атмосферу для непринужденного общения.
После основной программы – напитки, нетворкинг и DJ-сет от нашего юриста 🎧
Да, всё согласовано, легально и бесплатно🔥
📌 Москва (офлайн + онлайн)
📌16 сентября
✉️ 18:30
Приходите. Будем знакомиться, обсуждать ML и хорошо проводить вечер.
🔜 Регистрация и подробная информация по ссылке
Intersection of Machine Learning
and Computational Social Sciences
Автор: Wajid Mohd Anas
Год издания: 2026
#ml #en
Скачать книгу
🤖Чем больше этапов в разработке решений машинного обучения (ML), тем выше риск запутаться в коде, версиях данных и экспериментах. Но есть подход, который превращает хаос в стройную систему — конвейер машинного обучения (ML‑pipeline).
🦾На открытом уроке вы узнаете, как строить цепочки обработки данных и обучения моделей, которые работают надёжно, гибко и масштабируемо. Разберём понятие конвейера машинного обучения (ML‑pipeline), шаги его построения и практические примеры, где автоматизация экономит часы работы и помогает избежать ошибок. Покажем, как автоматизировать ключевые этапы — от загрузки данных до финального прогноза.
👥Кому подходит урок:
• Инженерам машинного обучения и исследователям данных, которые хотят автоматизировать работу и обеспечить воспроизводимость экспериментов.
• Разработчикам и ИТ‑специалистам, желающим системно подойти к построению решений на основе машинного обучения и перейти на продвинутый уровень.
➡️ Открытый урок пройдёт 9 сентября в преддверии старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень». Регистрируйтесь и научитесь строить модели правильно, логично и эффективно: https://vk.cc/d0QSgF
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
LLMs in Production
Автор: Sharp Matthew
Год издания: 2025
#ml #en
Скачать книгу
Каналы с книгами по программированию по различным технологиям.
Во всех каналах книги можно быстро скачать в 2 клика.
Python:
https://t.me/pythonbooks - самый большой, полный и старый канал с книгами по Python
https://t.me/pythonbooksru - все книги на русском языке
QA:
https://t.me/libqa
Java:
https://t.me/booksjava
DB+SQL
https://t.me/dbbooks
FrontEnd:
https://t.me/frontendbook
https://t.me/frontbooksru - только на русском
Go:
https://t.me/golangsbook
ML+DS:
https://t.me/maschinelearning
С-подобные:
https://t.me/download_c_books - с++
https://t.me/bookscharp - с#
PHP:
https://t.me/phpbook
Creating ChatGPT
Apps with JavaScript
Автор: Hopkins Bruce Sr.
Год издания: 2025
#js #ml #en
Скачать книгу
📉 На валидации 0.92. В проде 0.61.
Модель прекрасно работала в ноутбуке и развалилась, как только увидела настоящие данные. Утечка в признаках, дрейф, метрика, которая мерила не то.
Data Scientist: от данных до деплоя моделей — про весь путь после ноутбука.
⚙️ Данные и признаки: EDA, feature engineering, data leakage, стабильность признаков
📊 Обучение и оценка: baseline и gradient boosting, experiment tracking, error analysis, ложное улучшение качества
🚀 Прод: inference API, batch-инференс, quality gates, CI/CD, мониторинг data drift
▶️ 9 секций, 46 уроков. Первые уроки открыты — посмотреть можно бесплатно
🧩 Нужен Python и pandas; если просядете, тренажёры на платформе бесплатные
🏷 Внутри промокод ML_BOOKS — 30%, двое суток
➜ Открыть первый урок
сайт, который помогает пройти ATS фильтр и улучшить ваше IT-резюме
UpdateCV.me
Сервис для создания и улучшения IT-резюме, анализа его структуры и ATS-совместимости, сравнения с конкретной вакансией и адаптации под требования работодателя.
Можно загрузить готовое резюме или создать новое с помощью ИИ. Рекомендации только по делу в формате было-стало, пользователь сам решает, какие изменения принять.
Build a Large
Language Model
Автор: Raschka Sebastian
Год издания: 2025
#ml #en
Скачать книгу
PythonBooks - самый большой
38.000+ и старый c 2017 года канал для скачивания Python книг в PDF формате.
Что в канале:
6️⃣ Книги по питону, которые помогут вам пройти собеседование на позицию Python Developer.
2️⃣ Все книги в PDF формате
3️⃣ Все книги можно скачать в 2 клика
4️⃣ Всё, никакой другой воды.
Подписывайтесь и качайте книги: @pythonbooks
Machine Learning -
The Mastery Bible
Автор: Bill Hanson
Год издания: 2020
#ml #en
Скачать книгу
⚡️Детекторы объектов быстро меняются: подходы, которые недавно считались стандартом, уже уступают трансформерам реального времени. Если вы работаете с компьютерным зрением и опираетесь только на YOLO, легко пропустить важный сдвиг в архитектурах.
🗓19 августа в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Компьютерное зрение. Экспертный уровень».
На занятии разберём путь от R-CNN и семейства YOLO до RT-DETR и RF-DETR, отказ от якорей, замену эвристического NMS венгерским сопоставлением и подходы к детекции мелких объектов на сложных сценах.
Присоединяйтесь, если хотите понимать внутреннюю логику современных детекторов, видеть различия между свёрточными сетями и трансформерами и применять эти знания в рабочих задачах: https://vk.cc/d00dNs
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Introduction to Algorithms &
Data Structures 1
Автор: Bolakale Aremu
Год издания: 2023
#ml #en
Скачать книгу
Открыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓
В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных.
Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете предсказать поведение покупателя?
Как минимум — попробуете и получите фидбэк от тех, кто делает это в Ozon Tech каждый день. Как максимум — разделите призовой фонд в 7 200 000 ₽ в торжественной атмосфере конференции E-CODE.
Нетривиальные задачи, нетворк с ведущими специалистами индустрии, кастомный мерч и шанс масштабно усилить портфолио — это про E-CUP 2026 Students.
Больше подробностей и регистрация ↩️
Машинное обучение: основы
Автор: Сергей Николенко
Год издания: 2025
#ml #ru
Скачать книгу
Фундаментальное понимание машинного обучения дает возможность быстро адаптироваться ко всем новым моделям и технологиям.
Курс Евгения Разинкова «ИИ: от основ до трансформеров» создан для тех, у кого уже есть техническая база и кто хочет стать сильным и востребованным на рынке ML-специалистом, а не просто собирать пайплайны из чужих кусков.
Пишете алгоритмы сами, а не импортируете. Сначала реализуете ключевые методы на чистом NumPy, потом переходите к PyTorch — вплоть до трансформеров. После этого документация и научные статьи перестают быть чёрным ящиком.
Практика на реальных задачах. Домашние задания с подсказками TODO, разбор продового кода, соревнования на Kaggle. Куратор даёт развёрнутую обратную связь, а ведёт программу действующий руководитель AI-направления.
Главный результат — фундамент, который не устаревает. К финалу вы напишете собственную языковую модель с нуля, понимая каждый слой. Это навык, который не выветривается со сменой фреймворка — дальше вы сами разбираетесь в новом, без очередного курса.
Автор — Евгений Разинков, к.ф.-м.н., руководитель AI-направления, основатель магистратуры по ML в КФУ. 10 лет коммерческого опыта в ML, лекции по курсу собрали десятки тысяч просмотров на YouTube.
По промокоду
MASCHINE — скидка 10 000 рублей для подписчиков канала до 25 июля.
👉 Оставить заявку на программу: https://clck.ru/3Uw76x
Информация о рекламоателе*
Машинное обучение и безопасность
Автор: Кларенс Чио
Год издания: 2020
#ml #ru
Скачать книгу
Оффер редко приходит сам. Обычно между «без работы» и «оффер получен» стоят десятки откликов, доработок резюме и часов поиска.
Talanto.work помогает пройти этот путь быстрее:
🟠 50 000+ IT-вакансий с разных сайтов
🟠 Telegram-бот с уведомлениями по вашим фильтрам
🟠 Проверка резюме и рекомендации по улучшению
🟠 Проверка соответствия резюме конкретной вакансии
🟠 Генератор персональных сопроводительных писем
А в канале публикуем свежие вакансии, полезные советы по поиску работы и разборы того, почему кандидаты не получают ответы и как увеличить шансы на приглашение.
Подписывайтесь: https://t.me/talantojob
Ищите работу не дольше. Ищите эффективнее.
Как учится машина
Автор: Ян Лекун
Год издания: 2021
#ml #ru
Скачать книгу
📹Вебинар: Выбор между Serverless и Kubernetes для AI-ворклоадов: как определить оптимальную платформу под задачу
На открытом уроке рассмотрим:
- В чем различаются Serverless-подходы и Kubernetes при работе с AI-ворклоадами;
- Какие преимущества и ограничения есть у каждого подхода с точки зрения масштабируемости, стоимости и сложности эксплуатации;
- Какие трейдоффы нужно учитывать при выборе платформы: холодный старт, управление состоянием, поддержка GPU;
- Как обосновывать выбор архитектуры для разных AI-сценариев на практическом воркшопе.
После занятия вы будете знать:
- Как сравнивать Serverless и Kubernetes для различных AI-задач;
- Как выбирать платформу оркестрации в зависимости от требований к нагрузке, бюджету и архитектуре решения;
- Как учитывать ключевые технические ограничения при проектировании AI-инфраструктуры;
- Как аргументированно обосновывать выбор платформы для задач масштабирования, потоковой обработки данных и построения гибридных сред.
⚠️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор».
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cZDzq1
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
