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 30 570 підписників, посідаючи 4 352 місце в категорії Технології та додатки та 20 924 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 30 570 підписників.
За останніми даними від 06 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 241, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.73%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.12% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 280 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 177 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 20.
- 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 07 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.
30 570
Підписники
-224 години
-97 днів
+24130 днів
Архів дописів
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 людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️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
Repost from Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
Давно мечтаете освоить Python? Попробовать профессию аналитика данных? Или, может быть, изучить все разделы Data Science?
🎄Новогодняя пора – отличный повод для осуществления своих желаний.
🎁 Мы подготовили для вас подарок: скидка 10% на программы Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ при условии заключения договора до 31 декабря 2022:
Курс «Python для автоматизации и анализа данных» стартует 7 февраля. Стоимость со скидкой – 63 000₽.
Профессия «Специалист по Data Science» стартует 14 февраля. Стоимость со скидкой – 418 500₽.
Профессия «Аналитик данных» стартует 22 февраля. Стоимость со скидкой – 351 000₽.
Понятная пятница в английском: скидка 10% на курсы для аналитиков и разработчиков.
В английском много противоречий. Можно учиться на продвинутом уровне — и сохранять разговорный барьер. Или повторять по кругу одни и те же правила. В результате непросто заметить прогресс и оценить, сколько ещё впереди. А мы выручим с этим.
Практикум учитывает эти противоречия и проектирует прозрачный процесс обучения с предсказуемым результатом. Выберите подходящий курс и оплатите его со скидкой до 15 декабря: http://bit.ly/3VY2m34
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
Станьте универсальным аналитиком, который сможет работать в любой сфере
Аналитик данных — это специалист, который собирает и обрабатывает данные, находит в них взаимосвязи и формулирует гипотезы для решения различных задач. Такой специалист помогает бизнесу извлекать ценность из данных и принимать взвешенные решения. Джуниор-специалисты в среднем зарабатывают от 65 000 до 90 000 рублей в месяц, а более опытные специалисты — от 110 000 до 170 000. При этом спрос на аналитиков данных превышает предложение.
Чтобы стать дата-аналитиком, нужны знания статистики, SQL, Python, маркетинговых метрик, навыки формирования рабочих гипотез, а также умение представлять результат своей работы коллегам. Освоить всё это — реальнее, чем кажется. Главное — искренний интерес к делу и желание с азартом детектива вникать в данные, чтобы напасть на след бизнес-проблемы.
На курсе «Аналитик данных» (https://netolo.gy/lkS) Нетологии вы с нуля освоите необходимые навыки, которые помогут получить новую востребованную профессию. Для того, чтобы начать обучение, вам не нужно математическое или техническое образование. Сделайте первый шаг к профессии аналитика данных.
Узнать подробнее о курсе → https://netolo.gy/lkS
Какой алгоритм является детерминированным: PCA или k-средних?
⚡️Приглашаем на вебинар «Обучение с подкреплением: от игр к реальным задачам», который пройдет 13 декабря в 10:00
В настоящее время технологии обучения с подкреплением активно применяются во многих сферах: от ритейла до автономных транспортных средств. Может быть лучше: основной сложностью этого подхода является отсутствие размеченных данных, и, к сожалению, нет формализованного подхода как данные могут быть размечены для этой задачи. Другая сложность — это формализация функции вознаграждения. От удачного ее выбора зависит конечный успех настройки алгоритма управления.
В докладе будет рассказано о применении алгоритмов обучения с подкреплением к различным задачам: от простых игровых задач до задачи навигации мобильного робота. Также будут представлены результаты сравнения различных алгоритмов в задачах избежания столкновения и навигации мобильного робота MIT RACECAR, оснащенного лидаром.
Регистрируйтесь тут👈
