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

Tarmoq:Machinelearning Rossiya21 921 Texnologiyalar & Aralashmalar4 579...

📈 Telegram kanali Machine learning Interview analitikasi

Machine learning Interview (@machinelearning_interview) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 30 035 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 579-o'rinni va Rossiya mintaqasida 21 921-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 30 035 obunachiga ega bo‘ldi.

13 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 40 ga, so‘nggi 24 soatda esa 8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 21.14% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 7.35% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 6 350 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 208 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 40 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 14 Iyun, 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.

30 035

Obunachilar

+824 soatlar

-77 kunlar

+4030 kunlar

6 350

Post ko'rishlar

~ 2 20824 soatlar

~ 2 64848 soatlar

21.14%

Muloqot nisbati

~ 1

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

30 035

Почему стоит прокачивать свои навыки в Machine Learning в 2024 году? Это верный способ не отстать от индустрии, которая развивается со скоростью света — а значит постоянно расти в зарплате и открывать новые карьерные возможности. Если вы хотите войти в эту профессию с нуля, присоединяйтесь к курсу Start ML от «karpovꓸcourses» Преподаватели — практикующие профи, которые знают, какие навыки востребованы на рынке. На курсе вы научитесь писать код на Python и получать данные для моделей с помощью SQL-запросов, познакомитесь с классическими алгоритмами машинного обучения, разберёте популярные архитектуры нейросетей, а также построите свою модель глубинного обучения. По итогу вы соберете себе портфолио, станете полноценным специалистом и будете готовы выйти на рынок труда. А школа поможет с трудоустройством. По статистике 89% выпускников находят работу в течение трёх месяцев. Станьте ML-инженером и забирайте курс со скидкой 5% по промокоду MLI: https://clc.to/erid_LjN8KB7Pk

30 035

📌 Простой способ переводить экраны приложений на айфоне Теперь можно настроить перевод экрана приложений на русский язык по одному двойному тапу. Пользователь Хабра поделился инструкцией, чтобы все желающие могли быстро переводить на русский экраны любых приложений с незнакомых языков. 🟡 Статья @machinelearning_interview

30 035

🌟 Бесценный репозиторий с практическими Colab'ами по ML Здесь собраны Colab'ы, в которых подробно на примерах разбираются такие темы как — обучение без учителя, кластеризация, рекомендательные системы — полносвязные нейросети, функции активации, кросс-валидация — линейная алгебра, вектора, матрицы, преобразования — линейная регрессия (и много других тем) 🖥 GitHub @machinelearning_interview

30 035

⚡️ 100 вопросов c собесов в Data Science и ML Представляю вашему вниманию чек-лист из 100 вопросов по Data Science. Вопросы покрывают 5 областей: SQL, Python, Machine Learning, статистику и собственно саму DS. Кому это вообще может быть полезно: - желающему получить оффер в сфере DS - тому, кто уже давно дата-сайнтист, но хочется освежить какие-то алгоритмы/темы - кто хочет поменять стек на что-то в области анализа и - присматривается к DS ▪Читать ▪Видео @machinelearning_ru

30 035

🌟 Отличные конспекты лекций по ML и CV от МФТИ Совсем свежие лекции, здесь теория + практика в Google Colab'ах Хорошо объясняются основы Machine Learning, неплохой материал для подготовки к собеседованиям 🖥 GitHub @machinelearning_interview

30 035

⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: C#: t.me/csharp_ci Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Хакинг: t.me/linuxkalii Linux: t.me/linuxacademiya Базы данных: t.me/sqlhub C++ t.me/cpluspluc Golang: t.me/Golang_google Java: t.me/javatg React: t.me/react_tg Javascript: t.me/javascriptv Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi Python: t.me/pythonl Rust: t.me/rust_code PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Big Data: t.me/bigdatai Devops: t.me/devOPSitsec Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy C++ папка: https://t.me/addlist/CdBs5DLepLJmZjY6 C# папка: https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi Java папка: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6 FRONTEND папка: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Linux папка: https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

30 035

🌟 Вопросы с собеседований по базе Machine Learning Здесь приведены ответы на популярные вопросы по ML с собеседований Вот некоторые из вопросов: — что ты знаешь про SVM — для чего нужна кросс-валидация — как определить переобучение нейросети — как справиться с выбросами в данных — расскажи про ROC и про AUC 🟡 Вопросы и ответы @machinelearning_interview

30 035

📌Классный интерактивный учебник по Machine Learning Отличный ресурс для погружения в ML Здесь очень много интерактивных элементов, которые помогают не просто запомнить, а понять важные концепции машинного обучения Среди разбираемых тем такие как: — нейронные сети — регрессия: линейная/логистическая — ROC & AUC — кросс-валидация — и многие другие темы, часть из них видна на изображениях 📎 Учебник по ML @machinelearning_interview

30 035

🔧 Проявите свои навыки ML-инженера на EKF AI Challenge. Решите задачу по автоматизации формирования коммерческого предложения и разделите призовой фонд в 500 000 рублей! Старт – 5 июля. Приглашаем экспертов в области Data Science, ML-специалистов и разработчиков на онлайн-соревнование. EKF AI Challenge – первый инженерный хакатон на Codenrock, где мощь ИИ помогает в разработке решений для электротехнической отрасли. Не упустите шанс проявить себя – регистрация открыта до 3 июля Задача участников – разработать решение, которое сможет автоматически создавать коммерческое предложения на основе электрических схем. Сервис должен уметь распознавать на чертежах проводники, переключатели, защитные устройства, датчики и другие элементы из предоставленной номенклатурной базы и собирать их в смету проекта. Организаторы предоставляют размеченный датасет. 💼 Бренд EKF – это: 🔹 Ведущий производитель электрооборудования для ввода, распределения и учета электричества, автоматизации технологических процессов 🔹 Более 19 000 артикулов в номенклатуре 🔹 Собственные программы для интернета вещей – умный дом EKF Connect Home и IIoT EKF Connect Industry для промышленности 🔹 Международный бренд – продукция продается в 20 странах Лучшие решения хакатона будут внедрены в реальный бизнес EKF. Система автоматического расчета сметы проекта поможет делать клиентам наиболее выгодное и оптимальное предложение. 🗓 Ключевые даты: 🔸 5 июля – открытие хакатона, старт работы над задачей 🔸 9-15 июля – серия чекпоинтов с экспертами 🔸 16 июля – окончание загрузки решений 🔸 18 июля – оглашение имен финалистов 🔸 19 июля – онлайн-питчинг проектов и определение победителей ➡️ Не пропустите уникальный хакатон на стыке инженерных технологий и машинного обучения EKF AI Challenge – регистрируйтесь сейчас

30 035

🌟 Отличный сайт с полезными ресурсами по Machine Learning Содержит наглядные лекции по таким темам ML как регрессия, классификация, нейросети, свёрточные нейросети и по другим темам К лекциям прилагаются Jupyter Notebook'и, которые пошагово описывают реализацию и использование ML-алгоритмов 📎 Лекции + Jupyter Notebook'и + туториалы @machinelearning_interview

30 035

🌟 Открытый курс по использованию Julia в ML от пражского университета Это очень насыщенный курс по использованию Julia в Machine Learning, в частности для оптимизации обучения моделей и всего, что с этим связано Курс состоит из 2 частей: — Основы Julia — Приложения Julia: основной акцент будет сделан на ML, но также тут рассматривается статистика и диффуры 🟡 Курс по Julia @machinelearning_interview

30 035

ML-разработчик в VK Музыку, найдись! Ребята из AI VK в поиске хардового ML-разработчика (middle/senior) в отдел музыкальных рекомендаций VK Музыки. AI VK — это департамент контентных и рекомендательных сервисов, который развивает технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, создает системы рекомендаций и поиска контента на платформах. Рекомендации — один из основных сценариев взаимодействия аудитории с музыкальным контентом, поэтому развитие технологий рекомендаций — одна из приоритетных задач. Объявляем розыск! Найденный бриллиант будет выполнять следующий пул задач: — улучшать базовое качество рекомендаций — запускать новые сценарии музыкальных рекомендаций — анализировать статистику потребления контента, выдвигать и проверять гипотезы, проводить А/B тесты У ребят есть все для комфортной работы: гибкий график, команда – топ, интересные задачи (правда!), возможность влиять на продукт, которым пользуются миллионы, и офис красивый (и вот это всякое из серии “печеньки в офисе” – тоже есть, разумеется) Откликнуться можно на сайте VK или написать лично https://t.me/ellinatsyra

30 035

📌 Отличный ресурс, где собрана масса примеров реализации ML-алгоритмов и их использования Вот некоторые из тем и алгоритмов, которые тут освещаются — обучение с учителем (линейная/полиномиальная регрессия, ...) — алгоритмы классификации (логистическая регрессия, SVM, ...) — файнтюнинг LLM — метод CatBoosts — анализ эмоциональной составляющей текста ▶️ Подборка по ML @machinelearning_interview

30 035

Яндекс поддерживает исследователей, которые занимаются искусственным интеллектом 👾 Компания проводит международную научную премию Yandex ML Prize уже в шестой раз. Её вручают за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных, генеративных моделей. В экспертном совете премии — ведущие российские исследователи в сфере ИИ, в том числе эксперты Yandex Research, Яндекс Погоды, Школы анализа данных. Многие сервисы компании основаны на технологиях машинного обучения, поэтому Яндекс готов поделиться своей экспертизой, поддержать молодых учёных и помочь им остаться в науке. Лауреаты-исследователи получат по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по 1 миллиону. А ещё — гранты от Yandex Cloud для облачных вычислений на платформе, обработки экспериментов и обучения ML-моделей. Заявки принимаются до 21 июня, а победители будут объявлены осенью.

30 035

Repost from Python вопросы с собеседований

🖥 Вопросы по Python c собеседований с уклоном в ML Вот некоторые из вопросов: — в чём отличие генератора от list comprehension — реализуй алгоритм PCA — какие ML-библиотеки ты знаешь, где они используются 🟡 Вопросы с ответами @python_job_interview

30 035

🌟 Очень подробный Colab по Supervised Learning Здесь приводится необходимая теория и пошагово реализуются такие алгоритмы как логистическая регрессия, SVM, дерево решений, метод k-ближайших соседей, мультиклассовая классификация и другие алгоритмы 🟡 Supervised Learning — Google Colab @machinelearning_interview

30 035

Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3 YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч. ✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время. Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL.

30 035

📌Вопросы с собеседований по ML о визуализации данных Это подборка вопросов о тонкостях построения графиков в ML при помощи R 🟡 Вопросы с ответами @machinelearning_interview

30 035

🌟Библиотека YaFSDP, которая поможет сократить время обучения больших языковых моделей до 25% Эту библиотеку Яндекс разработал в процессе обучения генеративной модели YandexGPT 3, а теперь и выложил в открытый доступ. Исходный код YaFSDP уже есть на GitHub. 🖥 GitHub 🟡 Статья @machinelearning_interview