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
Сітка:📈 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 30 246 підписників, посідаючи 4 323 місце в категорії Технології та додатки та 21 358 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 30 246 підписників.
За останніми даними від 01 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 105, а за останні 24 години на 24, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.15%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.32% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 675 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 214 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 31.
- 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 02 вересня, 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.
30 246
Підписники
+2424 години
+497 днів
+10530 днів
Архів дописів
🚀 Регистрация на хакатон «Ясная Система: сделай сложное понятным» от МТС стартовала! У тебя будет неделя, чтобы попрактиковаться в машинном обучении и сделать финтех инклюзивнее.
Призовой фонд – 375 000 рублей. Оставляй заявку до 24 мая и участвуй в соревновании онлайн из любого города России: https://cnrlink.com/mtshacktomskmlint
🤖 Задача – создать сервис, который сможет перевести сложные банковские тексты из датасета в ясные формулировки, подходящие для людей с ментальными особенностями, пожилых людей и иностранцев, плохо владеющих русским языком.
Церемония открытия соревнования пройдет 25 мая на фестивале «Система Fest» в Томском государственном университете. Посетители смогут поучаствовать в насыщенной программе мероприятия.
Для онлайн-участников МТС проведет два митапа с экспертами. 2 июня авторы 10 лучших проектов выступят с питчингами на церемонии награждения победителей.
➡️ Регистрируйся прямо сейчас, чтобы ничего не пропустить: https://cnrlink.com/mtshacktomskmlint
Реклама. ПАО "МТС". erid: LjN8K9ULm
+2
🌟 Шпаргалка по NLP
Здесь кратко описаны важные понятия обработки естественного языка в Machine Learning: word2vec, GloVe, использование LSTM, seq2seq, BERT, RoBERTa, XLNet и многое другое
📎 NLP Cheatsheet
@machinelearning_interview
22 мая приглашаем в Сколтех на День открытых дверей по направлению математика.
Разберем 4 программы магистратуры: Науки о данных, Математическая и теоретическая физика, Современные вычислительные методы, Прикладная вычислительная механика.
Обсудим с профессорами актуальные направления исследований в области машинного обучения, математической статистики, вычислительного инжиниринга, математического моделирования крупномасштабных сложных явлений, больших данных и распределенного глубокого обучения.
Кроме того, вас ожидает прогулка по кампусу и посещение наших современных лабораторий, где вы сможете познакомиться с собственной вычислительной инфраструктурой Сколтеха. Регистрация.
💻Вопросы и ответы по SQL и по БД в целом
Держите, пригодится освежить самые основные моменты перед собеседованием.
Вот некоторые из затронутых здесь вопросов
🟡Вопросы по БД:
— Реляционные БД (SQL)
— Нереляционные БД (NoSQL): Key/Value, документные (документ-ориентированные), колоночные, графовые
— Что такое CAP-теорема (теорема Брюера)?
— Что такое свойство ACID в базе данных?
🟡Вопросы по SQL:
— Из каких подмножеств состоит SQL?
— Что подразумевается под таблицей и полем в SQL?
— В чем разница между операторами
DELETE и TRUNCATE?
— Что такое соединения (JOIN) в SQL?
— В чем разница между типом данных CHAR и VARCHAR в SQL?
— Что такое первичный ключ (Primary key)?
— Что такое ограничения (Constraints)?
— Что такое уникальный ключ (Unique key)?
— Что такое внешний ключ (Foreign key)?
— Что подразумевается под целостностью данных?
— Какие уровни изолированности транзакций можешь назвать?
— Что вы подразумеваете под денормализацией?
— Напишите SQL-запрос для отображения текущей даты?
📎 Вопросы/ответы
@machinelearning_interview
Как проверить качество рекомендательных систем — учимся делать AB-тесты
Откройте для себя новые грани Data Science на открытом практическом уроке от OTUS, где вы:
- познакомитесь с особенностями оценки качества рекомендательных систем;- научитесь вычислять длительность AB-теста;
- узнаете, как делать вывод о его результатах.
Встречаемся 20 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «Рекомендательные системы». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджеров OTUS!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://clck.ru/3AeQ2o?erid=LjN8K3hGq
🖥 Python-Graph-Gallery: все типы графиков с кодом для Matplotlib, Plotly и др.
Если вы когда-либо занимались исследованием данных, вы, вероятно, сталкивались с сайтом python-graph-gallery.com. Это ценный ресурс, который предоставляет обширную коллекцию общепринятых типов визуализации данных вместе с полными фрагментами кода для их создания с использованием библиотек, таких как Matplotlib и Plotly.
На этом сайте вы найдете широкий выбор графиков, включая:
- Линейные графики
- Круговые диаграммы
- Гистограммы
- Диаграмма рассеяния
Каждый тип графика сопровождается понятным кодом, который вы можете скопировать и вставить в свой собственный код для быстрого создания эффективной визуализации. Это избавляет от необходимости писать код с нуля и позволяет сосредоточиться на интерпретации данных.
Если вы новичок в визуализации данных или ищете вдохновение для новых типов графиков, python-graph-gallery.com — отличный ресурс. Он также может быть полезен для опытных специалистов по данным, которым необходимо быстро создать конкретный тип графика.
python-graph-gallery.com
@machinelearning_interview
Product Meetup: ML-продукты состоится 28 мая в 19:00 мск.
Не пропустите доклады с интересными кейсами:
— как используют теорию игр и data science в монетизационных продуктах;
— динамическое ценообразование: как решили проблему плохого качества вывоза;
— унесенные скорингами. Как разработать 25 скорингов и не утонуть в операционке.
Подробная программа и возможность урвать местечко офлайн — по этой ссылке.
+4
⚡️ Подборка Jupyter Notebook's с решением реальных задач Machine Learning
Все ноутбуки удобно структурированы в таком порядке:
Part I: Understanding Machine Learning
— 1: Machine Learning Basics
— 2: The Python Machine Learning Ecosystem
Part II: The Machine Learning Pipeline
— 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
— 4: Feature Engineering and Selection
— 5: Building, Tuning and Deploying Models
Part III: Real-World Case Studies
— 6: Analyzing Bike Sharing Trends
— 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
— 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
— 9: Analyzing Wine Types and Quality
— 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
— 11: Forecasting Stock and Commodity Prices
— 12: Deep Learning for Computer Vision
Можно использовать эту коллекцию ноутбуков как удобный сборник шаблонов
▶️ Ноутбуки
@machinelearning_interview
🟢 Откройте дополнительные возможности DVC — фичи для ML и Data Science
🚀 Приходите на открытый практический урок от OTUS и узнайте:
— как использовать DVC для версионирования данных;
— как обеспечить совместный доступ к данным через S3;
— как версионировать модели и хранить артефакты в DVC;
— когда лучше подойдет DVC, а когда MLFlow;
— как сделать воспроизводимое обучение моделей.
⚠️ Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences и опытный руководитель команд.
Встречаемся 22 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «MLOps». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджеров OTUS!
🔥 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/ferkx/
+2
🌟 OpenLLMetry — open-source система мониторинга приложений LLM, основанная на OpenTelemetry
—
pip install traceloop-sdk
OpenLLMetry — набор расширений, построенных на базе OpenTelemetry, которые обеспечивают полную прозрачность работы LLM-приложения.
Поскольку OpenTelemetry используется под капотом, OpenLLMetry можно подключить к существующим решениям по наблюдению - Datadog, Honeycomb и другим.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@machinelearning_interview
Друзья, этой осенью состоится грандиозное событие: Ai Conf 2024 – первая прикладная конференция по Data Science.
Программа будет строиться вокруг областей применения машинного обучения, а к выступлению приглашены не только спикеры из отраслей IT, ECommerce, но и реальный сектор.
Основные темы конференции:
- звук, зрение, изображения
- обработка естественного языка
- рекомендательные системы и поиск
- умные механизмы
- оптимизация использования железа и др.
До 15 июня принимаются заявки на доклады. Есть чем поделиться - подайте заявку https://tglink.io/5b859a201651.
А 23 мая в 18:00 приглашаем на встречу докладчиков с программным комитетом, где обсудим какие темы будут актуальны на AI Conf. Встреча онлайн, регистрируйтесь на сайте!
Подробности о конфeренции AiConf 👉 https://tglink.io/10931f11670d
⚡️ Свободная книга по линейной алгебре для Machine Learning
Эта книга пронизана интерактивными анимациями в дополнение к концентрированной теории, так что если нужно вспомнить линейную алгебру — welcome
📎 Книга
@machinelearning_interview
🧠 Прокачай свои знания о Data Science! X5 Tech запускает хакатон X5 Tech AI Hack – узнай на практике больше об алгоритмах маскирования данных и избавлении нейросетей от галлюцинаций. Призовой фонд – 2 000 000 рублей.
🔔 Старт ML-соревнования уже через несколько дней – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас!
Приглашаем на хакатон Python-разработчиков и специалистов по машинному обучению вне зависимости от их опыта. На выбор – один из двух треков:
1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла. Ты научишься решать задачу Named Entity Recognition и обучать модели обработки естественного языка.
2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью. Решение поможет лучше понять, как работают языковые модели, разобраться, как анализировать и классифицировать большие данные.
Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить советы от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить задачи соревнования с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.
28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет 30 мая на X5 Future Night, где ты сможешь вживую пообщаться с представителями компании и коллегами по Data Science.
🔥 Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий
+2
🖥 Открытый учебник с основами Python
Здесь раскрываются не только базовые темы, но и более продвинутые — типо работы с
datetime, itertools, os и другими модулями/библиотеками
Отличный источник информации, чтобы полистать перед собеседованием
▶️ Учебник
@machinelearning_interview
Yandex приглашает поучаствовать в Practical ML Conf 14 сентября!
На конференции поговорим о том, как применять ML-технологии в бизнесе и реальных продуктах. Регистрируйтесь уже сейчас — те, кто сделает это раньше всех, попадут на закрытый мини-ивент в июле.
А если хотите поделиться своим опытом в ML, станьте спикером, оставив заявку. Ключевые темы конференции — CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. После подачи программный комитет рассмотрит заявки и примет решение об участии каждого претендента.
🔹 Сбор заявок завершится 13 июля.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
+2
🌟 Пошаговая реализация архитектуры Transformer
В этом ноутбуке максимально подробно описан каждый шаг реализации трансформера с нуля, с необходимым теоретическим минимумом
Для полного просветления можно скомбинировать с видео 3b1b
▶️ Jupyter Notebook
@data_analysis_ml
⚡️Хакатон GeoVision Hack
Трёхдневное соревнование в гибридном формате, которое соберет талантливых разработчиков со всей России для работы над увлекательным кейсом от организаторов!
🧑💻Принять участие в хакатоне смогут студенты ИТ-направлений; junior, middle и senior разработчики, готовые разработать лучшее решение актуального кейса!
🚀Кейс, который предстоит решить: Алгоритм для автооцифровки данных геофизических исследований скважин (ГИС)
Что тебя ждёт?
- Знакомство с участниками и экспертами компаний
- Новый кейс в портфолио
- Соревнование и командная работа
🏆Призовой фонд – 300.000 ₽
🗓️Дата проведения: 24 - 26 Мая
📍Формат: Онлайн/Офлайн в г. Москва
Подробная информация и регистрация: https://tglink.io/60fdb6cd0036
Python разбор резюме CV от рекрутера из Яндекса.
Заходите на нашу трансляцию, задайте вопросы
https://www.youtube.com/watch?v=bXj4Mo0LDX0
Так же можно смотреть на кайле наших друзей из Solvery: https://www.youtube.com/watch?v=k4BNhLaQuDg
+3
🔥 Мощная шпаргалка от Стенфорда, посвящённая важнейшим понятиям ML
Здесь содержится все ключевые формулы и понятия базовых алгоритмов Machine Learning
Вся информация отлично структурирована и имеется оглавление
📎 Шпаргалка
@machinelearning_interview
🖥🖥 Решаем задачи на стажировку аналитика в яндекс. Подключаем CHATGPT и другие ИИ модели!
https://www.youtube.com/watch?v=I_6exF29t0k
#youtube #стажировка #яндекс
