Machine learning Interview
Відкрити в Telegram
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 30 576 підписників, посідаючи 4 350 місце в категорії Технології та додатки та 20 930 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 30 576 підписників.
За останніми даними від 03 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 237, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.94%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.82% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 346 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 086 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 19.
- 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 04 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.
30 576
Підписники
Немає даних24 години
-87 днів
+23730 днів
Архів дописів
+4
🌟 Открытый курс по использованию Julia в ML от пражского университета
Это очень насыщенный курс по использованию Julia в Machine Learning, в частности для оптимизации обучения моделей и всего, что с этим связано
Курс состоит из 2 частей:
— Основы Julia
— Приложения Julia: основной акцент будет сделан на ML, но также тут рассматривается статистика и диффуры
🟡 Курс по Julia
@machinelearning_interview
ML-разработчик в VK Музыку, найдись!
Ребята из AI VK в поиске хардового ML-разработчика (middle/senior) в отдел музыкальных рекомендаций VK Музыки.
AI VK — это департамент контентных и рекомендательных сервисов, который развивает технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, создает системы рекомендаций и поиска контента на платформах.
Рекомендации — один из основных сценариев взаимодействия аудитории с музыкальным контентом, поэтому развитие технологий рекомендаций — одна из приоритетных задач.
Объявляем розыск!
Найденный бриллиант будет выполнять следующий пул задач:
— улучшать базовое качество рекомендаций
— запускать новые сценарии музыкальных рекомендаций
— анализировать статистику потребления контента, выдвигать и проверять гипотезы, проводить А/B тесты
У ребят есть все для комфортной работы: гибкий график, команда – топ, интересные задачи (правда!), возможность влиять на продукт, которым пользуются миллионы, и офис красивый (и вот это всякое из серии “печеньки в офисе” – тоже есть, разумеется)
Откликнуться можно на сайте VK или написать лично https://t.me/ellinatsyra
+2
📌 Отличный ресурс, где собрана масса примеров реализации ML-алгоритмов и их использования
Вот некоторые из тем и алгоритмов, которые тут освещаются
— обучение с учителем (линейная/полиномиальная регрессия, ...)
— алгоритмы классификации (логистическая регрессия, SVM, ...)
— файнтюнинг LLM
— метод CatBoosts
— анализ эмоциональной составляющей текста
▶️ Подборка по ML
@machinelearning_interview
Яндекс поддерживает исследователей, которые занимаются искусственным интеллектом 👾
Компания проводит международную научную премию Yandex ML Prize уже в шестой раз. Её вручают за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных, генеративных моделей.
В экспертном совете премии — ведущие российские исследователи в сфере ИИ, в том числе эксперты Yandex Research, Яндекс Погоды, Школы анализа данных. Многие сервисы компании основаны на технологиях машинного обучения, поэтому Яндекс готов поделиться своей экспертизой, поддержать молодых учёных и помочь им остаться в науке.
Лауреаты-исследователи получат по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по 1 миллиону. А ещё — гранты от Yandex Cloud для облачных вычислений на платформе, обработки экспериментов и обучения ML-моделей. Заявки принимаются до 21 июня, а победители будут объявлены осенью.
Repost from Python вопросы с собеседований
+4
🖥 Вопросы по Python c собеседований с уклоном в ML
Вот некоторые из вопросов:
— в чём отличие генератора от list comprehension
— реализуй алгоритм PCA
— какие ML-библиотеки ты знаешь, где они используются
🟡 Вопросы с ответами
@python_job_interview
+3
🌟 Очень подробный Colab по Supervised Learning
Здесь приводится необходимая теория и пошагово реализуются такие алгоритмы как логистическая регрессия, SVM, дерево решений, метод k-ближайших соседей, мультиклассовая классификация и другие алгоритмы
🟡 Supervised Learning — Google Colab
@machinelearning_interview
Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3
YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч.
✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время.
Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL.
+2
📌Вопросы с собеседований по ML о визуализации данных
Это подборка вопросов о тонкостях построения графиков в ML при помощи R
🟡 Вопросы с ответами
@machinelearning_interview
🌟Библиотека YaFSDP, которая поможет сократить время обучения больших языковых моделей до 25%
Эту библиотеку Яндекс разработал в процессе обучения генеративной модели YandexGPT 3, а теперь и выложил в открытый доступ. Исходный код YaFSDP уже есть на GitHub.
🖥 GitHub
🟡 Статья
@machinelearning_interview
+4
⚡️ Годный открытый курс по Machine Learning
Охват тем нереальный, можно посмотреть на оглавление
К каждой теме в оглавлении приведена лекция, где плавно по шагам описываются ключевые идеи и т.д.
Отличный ресурс для погружения в Machine Learning
📎 Открытый курс по ML
@machinelearning_interview
🌟Библиотека YaFSDP, которая поможет сократить время обучения больших языковых моделей до 25%
Эту библиотеку Яндекс разработал в процессе обучения генеративной модели YandexGPT 3, а теперь и выложил в открытый доступ. Исходный код YaFSDP уже есть на GitHub.
🖥 GitHub
🟡 Статья
@machinelearning_interview
+3
📌Полезный репозиторий с материалами по статистике и ML-алгоритмам от Техасского университета
В частности, здесь описываются (вместе с визуализацией на Python) такие темы как:
— дерево решений
— метод PCA
— кластеризация методом k-means
— центральная предельная теорема
🟡 Jupyter Notebook'и
@machinelearning_interview
🌟 На Хабре рассказали про создание виртуального рассказчика, который умеет читать книги в режиме реального времени
Такая функция появилась в книжном сервисе Букмейт — рассказчик разработан на базе комплекса речевых технологий Яндекса, а воспроизведение текста максимально приближено к естественной речи. На данный момент функция доступна для 13000 книг.
Интегрировать речевые технологии в книжный сервис оказалось не так просто, поскольку в литературе встречаются необычные сокращения, слова и аббревиатуры — нейросети нужно знать, как правильно их произносить. Для этого модель обучают на длинных текстах, содержащих множество повествований и описаний.
▶️ Habr
@machinelearning_interview
+4
📌Годная подборка материалов по Machine Learning от университета из Амстердама
Здесь собраны интерактивные лекции по ML, которые покрывают многие темы, в частности:
— трансформеры
— SVM (машина поддерживающих векторов)
— Deep Learning
— теория вероятностей
— обработка и подготовка данных
— последовательности и работа с такими данными
▶️ Материалы по ML
@machinelearning_interview
Бесплатный вебинар по chatGPT "Создай нейро-сотрудника с нуля, без опыта программирования"
Вы узнаете как использовать chatGPT в профессиональных целях, создавать нейросотрудников на заказ и зарабатывать на ИИ.
Регистрируйтесь прямо сейчас - будьте в курсе всех новинок из мира AI.
Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8KXep2
+2
⚡️ Let's reproduce GPT-2 — 4-часовой ролик от Андрея Карпати, где он реализует GPT-2 с нуля
Очент полезное видео, здесь описывается весь процесс разработки:
— сначала строится сеть GPT-2
— затем оптимизируется её обучение, чтобы оно было действительно быстрым
— настраивается процесс обучения
— и после этого несколько часов модель обучается
В некоторых моментах для полного понимания нужны знания из плейлиста "Neural Networks: Zero to Hero"
🎞 YouTube
🖥 GitHub
@machinelearning_interview
Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3
YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч.
✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время.
Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL.
Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3
YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч.
✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время.
Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL.
+4
📌Machine Learning с нуля — годный ресурс по объяснению самых основ ML
Вот некоторые из рассматриваемых здесь тем:
— нейросети: концепция и реализация
— деревья решений
— регрессия: линейная/логистическая
🟡 ML с нуля
@machinelearning_interview
