Machine learning Interview
Kanalga Telegram’da o‘tish
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
Ko'proq ko'rsatish
📈 Telegram kanali Machine learning Interview analitikasi
Machine learning Interview (@machinelearning_interview) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 30 574 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 355-o'rinni va Rossiya mintaqasida 20 915-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 30 574 obunachiga ega bo‘ldi.
04 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 246 ga, so‘nggi 24 soatda esa 4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.94% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.98% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 344 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 134 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 19 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent claude, llm, контекст, hermes, nvidia kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
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.
30 574
Obunachilar
+424 soatlar
-97 kun
+24630 kun
Postlar arxiv
⚜️Вышел релиз GitLab 16.9 с расширенным доступом к бета-версии Duo Chat
GitLab Duo Chat может:
➖Объяснить или пересказать содержание тикета, эпика или кода.
➖Ответить на конкретные вопросы об этих артефактах. Например: «собери все аргументы, упомянутые в комментариях применительно к решению, предложенному в этом тикете».
➖Сгенерировать код или текст на основе информации из этих артефактов. Например: «напиши документацию для этого кода».
➖Помочь вам начать работать с GitLab с нуля. Например: «создай файл конфигурации
.gitlab-ci.yml для тестирования и сборки приложения Ruby on Rails с конвейером CI/CD GitLab».
➖Ответить на вопросы любого уровня сложности, от новичка до эксперта. Например: «Как настроить динамическое сканирование безопасности приложений для REST API?»
➖Ответить на последующие вопросы, чтобы вы могли последовательно проработать упомянутые сценарии.
🔗 Duo Chat
@machinelearning_interview🖥 45+ IT-компаний ищут стажёров и джунов
Карьерные форумы "Найти IT" — это шанс пообщаться с топовыми компаниями и получить оффер. Среди работодателей будут Сбер, Яндекс, Kaspersky, Avito и многие другие.
Что вас ждёт:
🔹 Мастер-классы, кейсы и Q&A-сессии.
🔹 Розыгрыш призов среди участников.
🔹 Обширное пространство для общения и обмена опытом.
🔹 Карьерные консультации от HR-ов.
Участие бесплатное!
Выбирайте город и регистрируйтесь👇🏻
📍 Москва — 6 марта
📍 Санкт-Петербург — 6 апреля
📍 Новосибирск — 10 апреля
🎙Создание локально работающего голосового помощника
В этой статье я расскажу о том, как создать помощника, который позволит вокально взаимодействовать с LLM с открытым исходным кодом. Все компоненты будут работать локально на вашем компьютере.
Архитектура
Архитектура включает три отдельных компонента:
🔵сервис обнаружения “пробуждающего” слова, активирующего голосового помощника (wake-word detection service);
🔵сервис голосового помощника (voice assistant service);
🔵чат-сервис (chat service).
📌 Продолжение
@machinelearning_interview
Уже слышали про GitVerse?
Это новая платформа для совместной разработки и хостинга кода от СберТеха. Сервис полностью российский – работать с ним удобно, безопасно и надежно.
С GitVerse разработчики смогут создавать проекты с открытым и закрытым кодом, переносить репозитории с других площадок, привлекать новых участников и назначать задачи.
А еще:
- делать код-ревью и объединять изменения;
- оптимизировать рабочий процесс: назначать ответственных за ревью и отслеживать результат;
- получать запросы на слияние и объединять ветки;
- подписываться на обновления пользователей и репозиториев и оставаться в курсе активностей команды;
- общаться с ИТ-сообществом, узнавать новости и читать материалы про open source.
Вся функциональность GitVerse доступна разработчикам бесплатно.
Зарегистрируйтесь и откройте возможности GitVerse уже сейчас.
⚡️ Новая архитектура без трансформеров DeepCN , превосходит все возможные трансформеры в анализе временных рядов.
Репозиторий, показывающий, почему трансформеры не работают в прогнозировании временных рядов, демонстрирующий лучшие модели SOTA без трансформеров '
Transformers Are What You Don't Need' ->
▪Github
#прогнозирование
@machinelearning_interviewРаботаешь с данными и чувствуешь, что из них можно получить больше? В DataWorkshop расскажут как это сделать.
5 дней практики в Data Science на реальных данных магазина из Великобритании.
1-2 часа в день и самостоятельно создаешь модели машинного обучения.
Старт - 4 марта. Обучаешься под руководством эксперта в своем темпе, в удобное время.
6000+ человек из разных стран мира уже приняли участие в данном интенсиве.
15 лет практического опыта у автора интенсива, поэтому полученные знания можно сразу применять в рабочих проектах.
Обучают с 2017 года.
Предоставляем готовое окружение - ничего устанавливать и настраивать не нужно.
Участие бесплатно только для первых 100 записавшихся человек.
Успевайте записаться по 👉 ЭТОЙ ССЫЛКЕ
А еще много полезной информации о том, как начать работать в сфере Data Science в их канале.
Реклама: ИП Кравченко Николай Васильевич LjN8KCNbP
📌 Tech-Interview : Important Topics and Techniques
В этом репозитории собрано все, что нужно, чтобы подготовиться к техническим собеседованиям, а также самые важные советы и методики подготовки к собесу.
▪Github
@machinelearning_interview
Repost from Machinelearning
🔥 NVIDIA AI Foundation Models
Вы можете тестировать модели с открытым исходным кодом, используя NVIDIAAI.
Взаимодействуйте с новейшими современными API моделей ИИ, оптимизированными на базе ускоренных вычислений NVIDIA, прямо из браузера.
Gemma 7B, Llama 2 70B, Kosmos-2, Mixtral 8x7B Instruct, Stable Diffusion XL и многое другое 🥳
https://catalog.ngc.nvidia.com/ai-foundation-models
ai_machinelearning_big_dataВведение в модель эмбединга "Матрешка" 🪆.
Узнайте, как эти модели способны создавать эмбедингы различной размерности, как они могут ускорить выполнение таких задач, как поиск информации, и как вы можете обучить свои собственные модели ! 👇
🔗 https://hf.co/blog/matryoshka
@machinelearning_interview
🔝 "Шесть способов отладки моделей машинного обучения" от weights_biases, статья в которо предлагаются методы отладки проблем.
• Читать
Погрузитесь глубже в эту тему с помощью бесплатного курса "Оценка и отладка генеративных моделей ИИ с помощью W&B".
@machinelearning_interview
Недавно мы просили рассказать в опросе, какие темы интересуют тебя больше всего. Одной из самых востребованных стала тема нейросетей 🧠
27 февраля на вебинаре мы будем говорить именно о них. Аналитик-исследователь Центра технологий искусственного интеллекта Элизавета Вялых расскажет:
— как работает языковое моделирование
— какова архитектура GPT и при чем тут Оптимус Прайм
— каким было путешествие от GPT-1 до GPT-4
— топ-5 задач сотрудника в банке, которые оптимизирует GPT.
Встретимся с тобой на лекции «Generative pre-trained transformer, или как развивались GPT модели» 27 февраля в 18:00 (по МСК) 👋
Реклама, Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid: 2Vtzqw6Ppj3
💡 A Guide to Production Level Deep Learning 🎬 📜 ⛴️
Руководство по созданию практических систем глубокого обучения производственного уровня для использования в реальных приложениях.
▪Github
@machinelearning_interview
Нужно ли дата-инженерам знать Linux?
Расскажет Вадим Заигрин – Team Lead команд инженеров данных. Встречаемся на бесплатном открытом уроке от OTUS, где вы вместе с экспертом:
- разберетесь, почему вам надо знать Linux;
- ознакомитесь с его особенностями;
- узнаете, как работать с Linux: командная строка, пользователи и их права, запуск приложений, инструменты работы с сетью.
Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Data Engineer». Доступна рассрочка на обучение!
Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/J6yI/?erid=LjN8KTGwD
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
💫 Шпаргалка для алгособеса — алгоритмическая сложность, структуры данных, методы сортировки и Дейкстра
▪Читать
@machinelearning_interview
🎮Как использовать ИИ в игровой индустрии?
Расскажет Артем Голубин, Senior Data Scientist, преподаватель курса Reinforcement Learning в OTUS на открытом уроке.
Вместе с опытным экспертом вы разберете:
- историю развития интеллектуальных агентов для настольных и компьютерных игр;
- подходы к созданию игровых ботов с помощью обучения с подкреплением;
- как обучить модель эффективно управлять группой юнитов в одной из популярных игр.
⚡Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Reinforcement Learning».
👉Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись.
При поступлении в группу обучения возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
erid: LjN8K2xod
Какова вычислительная сложность механизма self-attention?
В оригинальной статье Attention Is All You Need есть таблица со сравнением Complexity per Layer (сложность на слой) нового механизма self-attention и других архитектур. Указано, что для self-attention это значение составляет O(n^2 * d), где d — это размерность векторного представления.
В статье есть один нюанс. Авторы не учитывали сложность вычисления матриц Q, V и K (query, value и key). Их значения были взяты из скрытых состояний RNN. Поэтому идёт «чистый» расчёт для слоя Attention.
#вопросы_с_собеседований
📖 Книга по искусственному интеллекту с открытым исходным кодом от Hugging Face.
Open-Source AI Cookbook - это коллекция блокнотов, раскрывающих практические аспекты создания ИИ-приложений и решения различных задач машинного обучения с помощью инструментов и моделей с открытым исходным кодом.
https://huggingface.co/learn/cookbook/index
@machinelearning_interview
Основы качественного анализа данных
Обычно, когда кто-то говорит о качестве применительно к исследованию данных, он подразумевает правильность проведения анализа данных и достоверность результатов. Я считаю такое определение слишком узким. Из моего более чем восьмилетнего опыта работы в аналитике я понял: чтобы анализ данных был проведен на достойном уровне, он должен сочетать в себе три фундаментальных элемента:
ответ на актуальную потребность со своевременной точностью;
надежная и проверенная методология, взятая за основу;
доступность для сотрудников организации.
Поговорим об этом всем более подробно.
📌 Читать
Если вы уже знакомы с ML-моделями или даже работаете на позиции джуниор-специалиста, для получения следующего грейда будет кстати наставничество опытных коллег и дополнительная практика. Всё это можно найти на курсе Яндекс Практикума.
За 4 месяца:
— вы поймёте, как переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения,
— научитесь строить продвинутые ML-модели,
— создадите 3 сервиса в облаке для решения задач бизнеса.
Всю дорогу с вами будут наставники и такие же как вы студенты — для обратной связи и поддержки.
Начните курс с бесплатной вводной части, она поможет понять, подходит ли вам программа.
⚡️ CNN Explainer
Интерактивная система визуализации, разработанная для того, чтобы помочь изучить и понять принцип работы конволюционных нейронных сетях (CNN).
git clone git@github.com:poloclub/cnn-explainer.git
▪Github
Demo
@machinelearning_interview