Machine learning Interview
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine learning Interview
Канал Machine learning Interview (@machinelearning_interview) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 30 033 підписників, посідаючи 4 585 місце в категорії Технології та додатки та 21 928 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 30 033 підписників.
За останніми даними від 14 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 41, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 20.73%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.14% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 6 226 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 143 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 39.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як claude, llm, контекст, hermes, nvidia.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 15 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.
[0, inf), то есть активация может "взорваться" от больших значений. Широко применяется в глубоких нейронных сетях благодаря простоте и отсутствию затухающего градиента
— Leaky ReLU
Модификация ReLU, призвана решить проблему "умирающей ReLU". Используется в нейронных сетях для введения нелинейности в выходные данные каждого нейрона.
📁Лекция МГУ в тему [pdf]
@data_analysis_ml.gitlab-ci.yml для тестирования и сборки приложения Ruby on Rails с конвейером CI/CD GitLab».
➖Ответить на вопросы любого уровня сложности, от новичка до эксперта. Например: «Как настроить динамическое сканирование безопасности приложений для REST API?»
➖Ответить на последующие вопросы, чтобы вы могли последовательно проработать упомянутые сценарии.
🔗 Duo Chat
@machinelearning_interviewTransformers Are What You Don't Need' ->
▪Github
#прогнозирование
@machinelearning_interviewGemma 7B, Llama 2 70B, Kosmos-2, Mixtral 8x7B Instruct, Stable Diffusion XL и многое другое 🥳
https://catalog.ngc.nvidia.com/ai-foundation-models
ai_machinelearning_big_data
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
