Machine learning Interview
33.8K subscribers
1.42K photos
108 videos
13 files
981 links
Разбираем вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейронным сетям, Python.

Вопросы - @notxxx1


@itchannels_telegram -🔥лучшие it каналы

РКН: clck.ru/3FmwRz
Download Telegram
🚀 В SAMGeo совсем скоро появится поддержка сегментации изображений с помощью SAM3 - это добавит больше возможностей и упростит работу с данными дистанционного зондирования.

Интеграция сделает точную сегментацию быстрее и доступнее для всех, кто работает с геоданными.

На картинке: сегментация зданий по простому текстовому запросу «building».
Результаты выглядят многообещающе. Обновления уже на подходе.

🔗 GitHub PR: https://github.com/opengeos/segment-geospatial/pull/430
7🔥2🥰1🤔1
Собеседования по ML меняются быстрее, чем обновляются списки вопросов

Рынок смещается в сторону прикладного ML: ответственность за качество данных, мониторинг, управление моделями, работа с LLM-инструментами. И собеседования все чаще проверяют именно это — способность мыслить контекстно, а не только технически.

Вебинар «ML в 2026: тренды, требования и новая роль инженера машинного обучения» от karpovꓸcourses поможет разобраться, как сейчас развивается профессия и что изменится в ближайший год. Вам расскажут, какие процессы становятся стандартом, как LLM перестраивают привычные задачи и какие навыки будут восприниматься работодателями как обязательные.

Спикеры — практики с серьезным опытом:
- Нерсес Багиян — руководитель направления по работе с данными, прошедший путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс.Маркете всего за два года;
- Алексей Кожарин — старший разработчик в Газпром-Медиа, специалист с сильной технической экспертизой и опытом работы в крупных IT-командах.


Вебинар пройдет онлайн 9 декабря в 18:00 по МСК, присоединяйтесь по ссылке — https://clc.to/erid_2W5zFHWDjZi

Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHWDjZi
🥴10🤣64😭2💊2🤪1
🚀 AWS представила новое поколение AI-инструментов: Amazon Nova 2 и Agentic-AI

✔️ Nova 2 - семейство мощных моделей для текста, изображений, видео и мультимодальных задач
✔️ Nova Act - AI-агенты, которые могут работать в браузере: кликать, заполнять формы, навигироваться по UI
✔️ Nova Forge — сервис для создания собственных моделей на базе Nova: пред-тренировка, дообучение, кастомизация

Почему это важно
- Универсальность: от чат-ботов до анализа видео и документов
- Автоматизация: агенты заменяют рутинные действия и ручные процессы
- Кастомизация: компании могут строить модели под свои данные
- Оптимальная цена-производительность: конкурент на рынке крупных моделей

#AI #AWS #AmazonNova #GenerativeAI #AgenticAI #Automation

https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-agentic-ai-amazon-bedrock-nova-models
5👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Салют, Гига! — пространство для AI-инженеров

10 декабря разработчики GigaChat и Kandinsky расскажут и покажут, что сделали за этот год.

В программе — доклады, постеры, живые демонстрации и воркшопы от команд, которые каждый день обучают модели, собирают датасеты, запускают инференс и поддерживают продакшен-сервисы.

Это хорошая возможность пообщаться с командами, которые создавали открытые модели GigaChat 3 Ultra Preview & Lightning и Kandinsky 5.0. Вы сможете посмотреть на их пайплайны обучения и понять, как применять модели в своих задачах — от pet-проектов до промышленной разработки.

Участие бесплатное, но нужна регистрация.

Ждем всех на «Салют, Гига», кому интересен AI в open source!
🤔2
🚀 Tavily Deep Research: как работает новый поисковый движок Hugging Face

Tavily - это инструмент для глубокого поиска и анализа. Он не просто ищет ссылки, а собирает факты, фильтрует шум и структурирует информацию так, чтобы её мог использовать ИИ для сложных задач.

🔥 Что делает Tavily
• Ищет релевантный контент по вебу
• Отбрасывает лишнее и оставляет только важные фрагменты
• Сжимает и очищает данные перед тем, как их увидит модель
• Экономит токены и ускоряет обработку, потому что не передает «всё подряд»

🧠 Как выглядит процесс Deep Research
1. Поиск по вебу
2. Извлечение полезных частей
3. Сжатие и структурирование информации
4. Формирование финального ответа или отчета

Где это полезно
• Аналитика и исследования
• Подготовка отчетов и обзоров
• Глубокие ответы, где обычный поиск слишком поверхностный

Это подход «не просто найти информацию, а переварить и подать её как исследователь».

https://huggingface.co/blog/Tavily/tavily-deep-research
7🤔2👍1
🚀 Креативные подсказки для Nano Banana Pro

Собрание уникальных и креативных подсказок для работы с Google's Nano Banana Pro. Идеально подходит для художников и разработчиков, желающих расширить свои возможности в генерации контента. Все подсказки собраны из сообщества и предназначены для образовательных целей.

🚀 Основные моменты:
- Более 500 тщательно отобранных подсказок
- Поддержка динамических аргументов для Raycast
- Разнообразные стили генерации: от фотореализма до художественных работ
- Удобный веб-галерея для поиска и генерации

📌 GitHub: https://github.com/YouMind-OpenLab/awesome-nano-banana-pro-prompts
4👍1