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
Хотите углубить свои знания в Data Science? Освойте технологию многоруких бандитов в задаче рекомендаций
Приходите на открытый практический урок от OTUS. Спикер Андрей Канашов — Senior Data Scientist.
На вебинаре вы:
- узнаете про алгоритмы многоруких бандитов и как они применяются на практике для решения задачи рекомендательных систем;- изучите основные алгоритмы UCB и Tompson Sampling;- получите практический опыт применения многоруких бандитов для задачи рекомендации фильмов.
Встречаемся 22 апреля в 19:00 мск в рамках курса «Рекомендательные системы». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджеров OTUS!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить урок: https://clck.ru/3A7fP3?erid=LjN8KUvNK
🌟 Universal-1 от AssemblyAI превзошел* Whisper от OpenAI
⏩Почти год Whisper от OpenAI удерживал лидерство среди открытых решений для распознавания речи, но теперь пальму первенства среди API сервисов перехватила новая модель Universal-1 от AssemblyAI. Обученная на более чем 12,5 миллионах часов многоязычных аудиоданных, Universal-1 превосходит предыдущего лидера - Whisper от OpenAI, а также другие коммерческие решения по ключевым параметрам.
⏩Universal-1 отличается высоким качеством распознавания речи, обеспечивая на 10% и более точные результаты на английском, испанском и немецком языках по сравнению с лучшими протестированными аналогами. При этом модель генерирует на 30% меньше некорректных вставок слов на обычной речи и на 90% - на фоновых шумах.
*это зависит от конкретных задач, но в некоторых он реально лучше Whisper
📎 Подробнее
@machinelearning_interview
⚡️ 4 Репозитория на Github для подготовки к 4 различным типам собеседований по разработке программного обеспечения:
1. Собеседования по системному дизайну: https://github.com/ashishps1/awesome-system-design-resources
2. Собеседования по низкоуровневому проектированию: https://github.com/ashishps1/awesome-low-level-design
3. Собеседования по программированию: https://github.com/ashishps1/awesome-leetcode-resources
4. Поведенческое собеседование: https://github.com/ashishps1/awesome-behavioral-interviews
@machinelearning_interview
📌Держите 14 типичных вопросов с собеседования по ML
— Как работает градиентный бустинг?
— Почему бустинг градиентный?
— Расскажи про свой опыт?
— Что такое Uplift-моделирование?
— Что за классы трансформируются в Uplift - моделировании?
— Что будешь делать, когда маркетолог попросит сделать модель оттока?
— Какие метрики знаешь для дисбаланса классов?
— Как подобрать отсчеку при перехода с Presicion на Recall?
— Как работает бустрап?
— Как оценить доверительный интервал площади?
— Как оценить метрику, если есть только модели и их оценки?
— Какие бывают схемы кросс-валидации?
— Как по другому называется точность оценки?
— Какая система валидации нужна оценке финального качества модели?
📎 О том, где искать ответы на эти вопросы, можно почитать тут
@machinelearning_interview
18 апреля, 18:00
MLечный путь 2024
Коллеги из @Selectel проводят свой ежегодный митап MLOps и ML-инженеров, на котором обсуждаю инфраструктуру для ML, разбирают сложности, тренды и инструменты построения production ML-систем.
В этом году особое внимание будет уделено актуальному тренду — LLM. Будут доклады про тренды развития генеративного ИИ, перспективы Feast в качестве Feature store, оптимизацию моделей, обеспечение безопасности LLM и сокращение расходов на их инференс. На митапе выступят эксперты из Selectel, СберМаркета, Dstack, Axenix, MIL Team, Raft AI.
Всех участников оффлайн-митапа в Санкт-Петербурге будет ждать неформальное общение со спикерами и экспертами, стенды с GPU-картами, розыгрыш мерча, знакомства и пицца после окончания докладов. Для тех, кто не сможет присоединиться оффлайн, коллеги подготовили онлайн-трансляцию.
Выбирайте подходящий формат участия и регистрируйтесь на мероприятие: https://slc.tl/2a0kk
Реклама ООО «Селектел» erid 2VtzqwGrk2B
🔥 Большая подборка вопросов для собеседования по DS, AI, ML, DL, NLP, компьютерному зрению Часть 2
🚀 Часть 1
▪Вопросы и ответы на собеседования по машинному обучению для специалистов в области анализа данных
▪Вопросы и ответы на собеседования по глубокому обучению для специалистов в области обработки данных
▪Вопросы по статистике
▪Вопросы по теории вероятности
▪Репозиторий для линейки онлайн-курсов по статистике
▪Вопросы и ответы для специалистов по анализу данных на Python
▪Вопросы и ответы для собеседований по SQL и DB для специалистов по обработке данных
Вопросы, основанные на резюме
▪Вопросы и ответы на собеседования по большим языковым моделям (ВПН)
▪Вопросы и ответы на собеседования по компьютерному зрению часть 1( ВПН)
▪Вопросы и ответы на собеседования по компьютерному зрению часть 2 (ВПН)
▪Вопросы и ответы на собеседования по компьютерному зрению часть 3 (ВПН)
@machinelearning_interview
+1📌Алгоритм Monte Carlo Tree Search простыми словами
Держите полезную статью, которая поможет разобраться в таком алгоритме ML, как Monte Carlo Tree Search.
Некоторые факты из статьи:
• MCTS использует дерево для представления игры и симуляции возможных ходов. Дерево строится динамически, добавляя новые состояния при выборе наиболее перспективных ходов.
• MCTS сходится к minimax благодаря использованию оценочной функции и перспективного хода.
• В MCTS учитывается перспективность хода, основанная на оценке и любопытстве.
• MCTS и нейросети дополняют друг друга, создавая наборы данных для обучения и используя их в тандеме.
📎 Статья
@machinelearning_interview
С чего же лучше начать практическое погружение в Machine Learning?
👉 Приглашаем 15 апреля в 18:00 мск на бесплатный вебинар «Случайный лес — мощная техника ансамблирования в ML» от Отус, где вы вместе с опытным экспертом:
✅ познакомитесь с алгоритмом Random Forest;
✅ узнаете, как он устроен;
✅ освоите принципы обучения Random Forest;
✅ примените его на практике.
Спикером выступит: Мария Тихонова – PhD in Computer Science, Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ.
➡️ Регистрация на вебинар: https://otus.pw/qdET/?erid=LjN8K85bc
Вебинар является бесплатной частью полноценного онлайн-курса «Специализация Machine Learning».
💪 Записывайтесь сейчас, а мы потом напомним. Участие бесплатно.
+1💻Мультирегиональная репликация Apache Kafka: кластерные топологии
Неплохая статья о том, какую топологию может иметь кластер Apache Kafka при межрегиональной репликации по нескольким ЦОД и как это реализовать.
Плюс описывается, чем брокеры-наблюдатели отличаются от подписчиков в Confluent Server и при чем здесь конфигурация подтверждений acks в приложении-продюсере.
Для репликации в нескольких регионах кластер Kafka может иметь следующую топологию:
⏩растянутые кластеры (stretched clusters), когда один кластер Kafka устанавливается в нескольких ЦОД. При этом используется протокол синхронной репликации Kafka.
⏩связанные кластеры (connected clusters) с асинхронной репликацией в нескольких регионах. В этом случае может использоваться внешняя система для копирования данных из одного или нескольких кластеров в другой.
Преимущество растянутого кластера в том, что он сохраняет смещения, а также обеспечивает быстрое аварийное восстановление и автоматическое переключение клиента при сбое без дополнительного кода.
📎 Статья
@machinelearning_interview
🤖 Подкаст «Техно.Логично»: Роботизация в Газпромбанке
Первый робот по имени Вера появился в Газпромбанке в 2018 году. Сегодня в компании трудятся уже около 300 цифровых помощников. Благодаря им сотрудники экономят время для по-настоящему важных и креативных задач, пока роботы разгребают рутину.
Но все ли так гладко с технологией RPA? Есть ли у роботизации подводные камни и какие у нее перспективы? Поговорили об этом в новом выпуске «Техно.Логично» с заместителем начальника Департамента банковских процессов Алексеем Голубинцевым и начальником Центра RPA Департамента банковских процессов Елизаветой Поваляевой ✨
Ребята рассказали:
🔹Как устроена технология RPA
🔹Зачем учить робота разгадывать капчу
🔹Почему разработчики порой скептически относятся к RPA
🔹Справедливо ли считать роботизацию костылем
Посмотреть и послушать:
🖤YouTube
📱Apple Podcasts
🎵Яндекс Музыка
🔍Google Podcasts
🍽 Бонус – конкурс в конце выпуска! Сколько человеко-часов экономят все роботы Газпромбанка за рабочий месяц? Напишите ваш ответ в комментариях на «Сфере» или в YouTube. Автор лучшего ответа получит приз – умную колонку с Алисой 🥹
Реклама, Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid:2VtzqwjfYcE
🦾 Google выпустили модель с новой архитектурой Griffin, которая превосходит transformers по своим характеристикам.
Griffin превосходит базовые показатели transformers baseline в контролируемых тестах как по шкале MMLU для различных размеров параметров, так и по среднему баллу в различных тестах.
Архитектура также обеспечивает преимущества в плане эффективности за счет более быстрого вывода и меньшего потребления памяти при выводе длинных контекстов.
▪Статья: arxiv.org/abs/2402.19427
▪Версия 2B на hugging face: huggingface.co/google/recurrentgemma-2b
@machinelearning_interview
📌 Яндекс открыл YandexART API и рассказал, как обучали модель
Исследователь генеративных моделей из Yandex Research делится подробностями разработки и усовершенствования API YandexART v2, которая недавно стала доступна для тестирования компаниям в Foundation Models, сервисе платформы Yandex Cloud: как отбирали данные для обучения модели, какие подходы лежат в её основе, как добились качества работы нейросети по нужным критериям. Внутри также замеры на DrawBench.
🔗 https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/805745/
@machinelearning_interview
🔥 Google мощно улучшила Gemini 1.5 Pro. Теперь нейронная сеть понимает аудио и работает быстрее.
Она может легко трансформировать аудио в текст, создавать краткую выжимку из лекции, анализировать любимую песню. Есть множество возможностей применения.
Тестируем новый функционал здесь. Нужно включить VPN.
+3📌Machine Learning with Python and Scikit-Learn – Full Course
Держите сверхполезный видеокурс по основам Machine Learning, по Python в целом, и по Scikit-Learn.
Отлично подойдёт, если вы только вливаетесь в это, да и если давно занимаетесь ML, не повредит освежить основы
Enjoy)
📎 Курс YouTube [18 часов]
@machinelearning_interview
+4Если вы интересуетесь ML, DL и RL, хотите развивать искусственный интеллект и работать на острие науки — не пропустите ивент от Tinkoff Lab Research
Tinkoff Lab — это исследовательская лаборатория для студентов. Это классная возможность получить научный и продуктовый опыт, поскольку индустриальные проекты становятся частью экосистемы Тинькофф, а научные — основой для публикаций и докладов на конференциях. Лаборантов оформляем на работу в МФТИ, а лучших приглашаем в штат Тинькофф 🔥
На встрече Research 4 Kids выпускники Лаборатории расскажут о своих проектах и о том, как присоединиться к ним в этих исследованиях.
📍Мероприятия пройдут офлайн в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Минске, Астане, Новосибирске и Екатеринбурге. Все подробности и регистрация по ссылке
erid:2VtzqvJdwdQ
Реклама, АНО ДПО “Тинькофф Образование”, ИНН 7743270426
📌Стандартизация MLOps с CRISP-ML
Стандартизация процессов позволяет унифицировать и масштабировать лучшие практики управления исследованиями и разработкой. То же самое относится и к Machine Learning, конечно.
⏩Например, CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) как наиболее распространенная методология выполнения Data Science проектов описывает их жизненный цикл в 6 фазах.
Вот, собственно, эти 6 фаз:
— понимание бизнеса и данных
— инженерия данных
— моделирование машинного обучения
— обеспечение качества приложений машинного обучения
— развертывание ML-модели
— мониторинг и обслуживание ML-системы
Подробнее об этом в статье
📎 Статья
@machinelearning_interview
Весь опыт Data Science – в одном месте. Data Fusion в четвертый раз соберет DS-экспертов для диалога на кросс-индустриальной площадке. Конференция пройдет 17-18 апреля в Москве. Регистрация уже открыта: https://tglink.io/0c5c46b743c8
Data Fusion 2024 – главное событие весны в области анализа больших данных и технологий ИИ. Исследованиям и практике посвящен первый день конференции.
– Известные ученые и эксперты по Data Science расскажут о трендах в различных направлениях машинного обучения и технологиях ИИ.
– Желающие еще глубже погрузиться в сферу искусственного интеллекта смогут посетить трек ML+, посвященный использованию машинного обучения на стыке с физикой, медициной и фармакологией и другими науками.
Второй день мероприятия будет посвящены бизнесу и стратегии.
В этом году конференция Data Fusion пройдет в московском технологическом кластере «Ломоносов». Регистрация здесь: https://tglink.io/0c5c46b743c8
🔥 Большая подборка вопросов для собеседования по DS, AI, ML, DL, NLP, компьютерному зрению.
Подборка вопросов для собеседования поможет вам на собеседовании в области науки о данных, искусственного интеллекта, машинного обучения, глубинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения.
▪100 вопросов для собеседования по машинному обучению в 2024 году
▪50 вопросов для собеседования по компьютерному зрению в 2024 году
▪50 вопросов для интервью по глубинному обучению в 2024 году
▪50 вопросов для интервью по НЛП (обработке естественного языка) в 2024 году
@machinelearning_interview
📌Теоретические основы всех популярных алгоритмов ML и их реализация на Python 🖥
Держите полезный контент)
В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией на Python, отражающей основную идею.
В конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, суммарное время прочтения статей по этим ссылкам составляет более трёх часов, что неплохо для погружения в тему
Пользуйтесь)
📎 Ссылка
@machinelearning_interview
🤖Какая сертификация нужна для разработки медицинского ИИ?
Расскажет Николай Павлов — Advanced Project Engineer в SnkeOS GmbH. Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где разберём:
- кого и как сертифицируют в России и мире, чтобы продукт успешно вышел на рынок, а разработчик по пути не сел в тюрьму;
- по каким ключевым словам искать детализированную информацию, которой свойственно быстро меняться.
Кому нужен этот вебинар:
– IT-специалистам, которые работают или хотят работать в медицинских стартапах;
– разработчикам, желающим выйти на рынок медицинских устройств.
Занятие пройдёт 10 апреля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Искусственный интеллект (AI) в медицине».
💸Только до 7 апреля вы можете применить скидку 15% на оплату любого курса в честь дня рождения OTUS!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/jEBM/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KLEax
