Machinelearning
Kanalga Telegram’da o‘tish
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Ko'proq ko'rsatish
📈 Telegram kanali Machinelearning analitikasi
Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 276 321 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 336-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 372-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 276 321 obunachiga ega bo‘ldi.
04 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -1 958 ga, so‘nggi 24 soatda esa -146 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.10% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.13% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 22 382 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 955 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 337 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent openai, claude, api, gemini, контекст kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 05 Noyabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
276 321
Obunachilar
-14624 soatlar
-8297 kun
-1 95830 kun
Postlar arxiv
276 303
Если вы начинающий разработчик, дата-инженер или выпускник смежных специальностей, а ещё хотите расти и инвестируете в своё дальнейшее развитие, вам подойдет новый курс Яндекс Практикума «Инженер машинного обучения».
За 4 месяца вы научитесь:
• Переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения и применять алгоритмы и архитектуры ML-решений.
• Выявлять источники качественных данных, выбирать эффективные способы их разметки и работать с большими данными.
• Разрабатывать код моделей и готовить к использованию в продакшн под большой нагрузкой.
• Развёртывать ML-модели в облаке, поддерживать качество работы модели на меняющихся данных.
К концу курса вы разработаете 3 полноценных сервиса:
• Рекомендательную систему для товаров на маркетплейсе.
• Научитесь предсказывать отток клиентов в банковском секторе.
• Сформируете сегменты для продвижения маркетинговых активностей, смоделировав uplift для пользователей телеком оператора.
Приходите учиться, не обещаем, что будет легко, но наша команда всегда поддержит вас в трудную минуту.
А еще 77% наших выпускников находят новую работу и большинство из них в течение 4-х месяцев.
276 303
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 марок молока
👉Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
👉Обнаружение возгораний
👉Оценка стоимости квартир
👉Классификация отзывов на Teslа
👉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
276 303
Сделайте первые шаги к работе с Big Data!
3 ноября в 20:00 мск пройдет открытый урок «DataFrame API: от Pandas к Dask».
🧑🎓 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MLOps» от OTUS и его проведет Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky.
Почему стоит посетить этот урок?
На уроке научимся работать с данными через multiprocessing напрямую или pandarallel и ускорим работу.
Первый урок — DataFrame API: от Pandas к Dask
👉 Регистрация
https://otus.pw/IJmk/
Второй урок — DataFrame API: от Dask к PySpark
👉 Регистрация
https://otus.pw/1Bre/
276 303
#спринт 31.10 @ai_machinelearning_big_data ml-advanced
Что дает байесовский подход в машинном обучении?
31 октября 20:00 пройдет открытый урок «Байесовский взгляд на машинное обучение» в OTUS.
👨💻 На занятии мы погрузимся в тему байесовского подхода к машинному обучению – науку о том, как встроить априорные «экспертные» знания в модели машинного обучения.
А также вы узнаете, когда и зачем нужен этот подход, и, надеемся, проникнетесь байесианской философией!
🔖 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на вебинар
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/6sop/
276 303
Как стать ML-инженером и развиваться дальше?
Для того, чтобы решать прикладные задачи, мало умения создать модель в своём ноутбуке. Важно управлять её жизненным циклом. Эксперты расскажут:
-Какие задачи для ML-инженеров существуют на рынке
-Как внедрять модель и работать с ней дальше
-Как новый курс Практикума «Инженер машинного обучения» помогает сделать следующий шаг в области ML
Ждём вас 31 октября в 19:00 по Москве. Будет много полезного!
Ссылка для регистрации.
276 303
📌 OTUS объявляет ноябрь месяцем курсов по ML!
Готовы покорять новые вершины в сфере Machine Learning?
⚠️ Лучшие эксперты Data Scince и Машинного Обучения готовы научить вас продвинутым ML-приемам на открытых уроках курсов «Machine Learning. Advanced» и «MLOps»:
✅ Байесовский взгляд на машинное обучение, 31 октября в 20:00
🧑💻 Максим Бекетов, Archeads Inc
https://otus.pw/ack8/
✅ DataFrame API: от Pandas к Dask, 3 ноября
🧑🎓 Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky
https://otus.pw/rV7S/
✅ Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября в 18:00
👩🏻🎓 Мария Тихонова, AGI NLP в SberDevices
https://otus.pw/OImi/
✅ DataFrame API: от Dask к PySpark, 16 ноября
🧑💻 Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky
https://otus.pw/VT82/
Уроки будут полезны IT-специалистам, практикующим машинное обучение. Чтобы посетить мероприятия, проходите вступительные тесты и регистрируйтесь по ссылкам🔥
276 303
Чемпионат по программированию Yandex Cup 2022
Чемпионат по программированию стартует 1 ноября и пройдет в два этапа — квалификация и финал. Победители разделят 6,2 млн рублей, а лучшие студенты в каждом направлении получат еще по 100 000 рублей.
Попробовать свои силы можно в одном из шести треков:
• бэкенд,
• фронтенд,
• мобильная разработка,
• аналитика,
• алгоритмы,
• машинное обучение.
Задачи основного раунда трека ML уже доступны. Участники могут попробовать себя в двух задачах из разных областей: рекомендательные системы и анализ аудио контента. В их основу легли реальные обезличенные данные Яндекса.
Решать задачи трека ML можно до 13 ноября: https://clck.ru/32TzSp
276 303
⚡️ Старт набора на продвинутый онлайн-курс «Machine Learning Advanced»
Редкая возможность для тех, кто занимается машинным обучением!
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.
Открытые уроки курса:
💻 Байесовский взгляд на машинное обучение, 31 октября в 20:00 — https://otus.pw/cALd/
💻 Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября в 18:00 — https://otus.pw/uYcu/
Время прохождения теста ограничено 20 минут
👉 Пройдете вступительный тест — сможете занять место в группе по спец.цене
https://otus.pw/4lpZ/
276 303
Стартует одно из самых крупных в стране соревнований по решению задач в области машинного обучения и AI — AI Journey Contest 2022. Призовой фонд составляет 5.500.000 рублей
💰Победители получат крупные денежные призы. В этом году соревнование проходит при поддержке Института искусственного интеллекта AIRI.
Познакомиться с DS Works, соревновательной платформой Cloud (самый быстрорастущий провайдер России и владелец двух суперкомпьютеров), можно будет на вебинаре 18 октября. Вы узнаете:
✅ Как получить доступ к ресурсам суперкомпьютера для обучения модели (46 место в топе самых мощных суперкомпьютеров мира);
✅ Как зарегистрироваться в DS Works и что обязательно стоит указать в своем профиле;
✅ Как принять участие в соревновании и загрузить свое решение;
✅ По каким критериям оцениваются решения (опыт предыдущих соревнований);
✅ Как выглядят публичная и приватная турнирные таблицы.
Бесплатный вебинар будет полезен всем, кто знаком с AI/ML и хочет попробовать свои силы в борьбе за призы.
Регистрируйтесь тут
