Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого
import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps.Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и какой практический артефакт должен появиться после каждого этапа.
Roadmap разбит на 7 треков:
- фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
- классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
- Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
- LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
- Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
- MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, мониторинг, serving
- специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety
Самое полезное - там честно написано, что ML это не только «обучить модель». В реальности большая часть работы живёт вокруг данных, метрик, деплоя, мониторинга, воспроизводимости и понимания, почему модель вообще ошибается.
Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сениором. Она ускоряет того, кто понимает базу. Без базы человек просто превращается в оператора Copilot, который не может объяснить, почему модель сломалась.
По времени тоже без инфоцыганства:
- 0-3 месяца: Python, математика, классический ML
- 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
- 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
- 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация
Короче, если давно хотели системно зайти в ML, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и «топ-10 библиотек», это хороший ориентир.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap/tree/main
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤6🤩2😁1
🔒🌐 Awesome Privacy: Your Guide to Online Privacy Tools
Этот репозиторий собрал лучшие ресурсы и инструменты для обеспечения вашей конфиденциальности в интернете. Здесь вы найдете полезные ссылки на программы, сервисы и советы по защите личных данных.
🚀Основные моменты:
- Обширный список инструментов для защиты конфиденциальности
- Ресурсы по анонимности и безопасности в сети
- Регулярные обновления и новые добавления
- Полезные советы по улучшению личной безопасности
📌 GitHub: https://github.com/Lissy93/awesome-privacy
#markdown
Этот репозиторий собрал лучшие ресурсы и инструменты для обеспечения вашей конфиденциальности в интернете. Здесь вы найдете полезные ссылки на программы, сервисы и советы по защите личных данных.
🚀Основные моменты:
- Обширный список инструментов для защиты конфиденциальности
- Ресурсы по анонимности и безопасности в сети
- Регулярные обновления и новые добавления
- Полезные советы по улучшению личной безопасности
📌 GitHub: https://github.com/Lissy93/awesome-privacy
#markdown
GitHub
GitHub - lissy93/awesome-privacy: 🦄 A curated list of privacy & security-focused software and services
🦄 A curated list of privacy & security-focused software and services - lissy93/awesome-privacy
❤5🔥4👍3
Вышел Codex CLI 0.133.0.
Goals теперь работают по умолчанию. У них появилось отдельное хранилище, прогресс трекается сквозь активные ходы, так что агент держит цель в фокусе между шагами и не забывает, куда шёл.
Заметно прокачали Permission profiles: API для списков, наследование настроек, поддержка managed requirements.toml, обновление прав в рантайме без перезапуска и усиленный сэндбокс под Windows.
Расширения получили доступ к событиям подагентов (старт, стоп), вызовам инструментов, метаданным хода и асинхронной обработке аппрувов. Можно строить нормальные обвязки вокруг Codex.
Плагины: discovery теперь учитывает маркетплейсы, показывает установленные версии, видимые корни и умеет работать с удалёнными коллекциями.
https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.133.0
Goals теперь работают по умолчанию. У них появилось отдельное хранилище, прогресс трекается сквозь активные ходы, так что агент держит цель в фокусе между шагами и не забывает, куда шёл.
Заметно прокачали Permission profiles: API для списков, наследование настроек, поддержка managed requirements.toml, обновление прав в рантайме без перезапуска и усиленный сэндбокс под Windows.
Расширения получили доступ к событиям подагентов (старт, стоп), вызовам инструментов, метаданным хода и асинхронной обработке аппрувов. Можно строить нормальные обвязки вокруг Codex.
Плагины: discovery теперь учитывает маркетплейсы, показывает установленные версии, видимые корни и умеет работать с удалёнными коллекциями.
https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.133.0
❤5👍3🔥2😢2
Бэкенд-разработка и архитектура программных систем
Сложные IT-продукты держатся на бэкенде: он отвечает за логику сервиса, работу с данными, API, надёжность и масштабирование.
На онлайн-магистратуре НИУ ВШЭ и Нетологии «Бэкенд-разработка и архитектура программных систем» готовят специалистов, которые умеют проектировать, разрабатывать и развивать серверные приложения.
В программе — фундаментальная инженерная база и современный стек: Python, реляционные и нереляционные базы данных, веб-разработка, архитектура ПО, тестирование, MLOps. На втором курсе можно углубиться в один из языков: Go, Java или Rust.
Обучение построено вокруг практики: проектные семинары, семинары наставника, мастер-классы и практикумы с экспертами IT-компаний. Студенты работают над проектами для портфолио, а ВКР становится полноценным итоговым проектом.
Формат — онлайн, занятия проходят вечером в будни и днём в субботу. После обучения выпускники получают диплом магистра НИУ ВШЭ по направлению «Программная инженерия».
Подробнее о программе → по ссылке
Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5wABUne
Сложные IT-продукты держатся на бэкенде: он отвечает за логику сервиса, работу с данными, API, надёжность и масштабирование.
На онлайн-магистратуре НИУ ВШЭ и Нетологии «Бэкенд-разработка и архитектура программных систем» готовят специалистов, которые умеют проектировать, разрабатывать и развивать серверные приложения.
В программе — фундаментальная инженерная база и современный стек: Python, реляционные и нереляционные базы данных, веб-разработка, архитектура ПО, тестирование, MLOps. На втором курсе можно углубиться в один из языков: Go, Java или Rust.
Обучение построено вокруг практики: проектные семинары, семинары наставника, мастер-классы и практикумы с экспертами IT-компаний. Студенты работают над проектами для портфолио, а ВКР становится полноценным итоговым проектом.
Формат — онлайн, занятия проходят вечером в будни и днём в субботу. После обучения выпускники получают диплом магистра НИУ ВШЭ по направлению «Программная инженерия».
Подробнее о программе → по ссылке
Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5wABUne
👍2❤1
Kronos - open-source модель, которая читает финансовые свечи как язык
Это не обычная LLM, которую натянули на финансы. Kronos изначально обучали на K-line данных: open, high, low, close, volume и рыночных паттернах.
Что умеет:
- прогнозировать цену по свечам;
- оценивать будущую волатильность;
- работать zero-shot без дообучения;
- запускаться в разных размерах - от 4.1M до 499M параметров;
- делать прогнозы через несколько строк Python.
Модель обучали на данных с 45+ бирж, есть live demo для BTC/USDT, модели выложены на Hugging Face, код открыт под MIT.
Главная идея сильная: финансовые данные наконец начали обрабатывать не как обычный временной ряд, а как отдельный язык рынка.
GitHub: github.com/shiyu-coder/Kronos
Это не обычная LLM, которую натянули на финансы. Kronos изначально обучали на K-line данных: open, high, low, close, volume и рыночных паттернах.
Что умеет:
- прогнозировать цену по свечам;
- оценивать будущую волатильность;
- работать zero-shot без дообучения;
- запускаться в разных размерах - от 4.1M до 499M параметров;
- делать прогнозы через несколько строк Python.
Модель обучали на данных с 45+ бирж, есть live demo для BTC/USDT, модели выложены на Hugging Face, код открыт под MIT.
Главная идея сильная: финансовые данные наконец начали обрабатывать не как обычный временной ряд, а как отдельный язык рынка.
GitHub: github.com/shiyu-coder/Kronos
🔥14😁5👍4❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 PgQue – Устойчивые очереди в Postgres
PgQue предлагает универсальную архитектуру очередей для PostgreSQL, основанную на проверенной модели PgQ. Это решение без лишних зависимостей, работающее на любом управляемом Postgres, обеспечивая нулевое бремя и стабильную производительность под нагрузкой.
🚀 Основные моменты:
- Никаких внешних демонов или расширений
- Использует SQL и PL/pgSQL для установки
- Обеспечивает ACID-транзакции и долговечность
- Никакого накопления "мертвых" кортежей
- Подходит для высоконагруженных систем
📌 GitHub: https://github.com/NikolayS/pgque
#sql
PgQue предлагает универсальную архитектуру очередей для PostgreSQL, основанную на проверенной модели PgQ. Это решение без лишних зависимостей, работающее на любом управляемом Postgres, обеспечивая нулевое бремя и стабильную производительность под нагрузкой.
🚀 Основные моменты:
- Никаких внешних демонов или расширений
- Использует SQL и PL/pgSQL для установки
- Обеспечивает ACID-транзакции и долговечность
- Никакого накопления "мертвых" кортежей
- Подходит для высоконагруженных систем
📌 GitHub: https://github.com/NikolayS/pgque
#sql
👍7❤5🤩2
🔐 Стань этичным хакером - с нуля до Pro
Хочешь зарабатывать на поиске уязвимостей, а не бояться их? Этот курс проведёт тебя от первой команды в терминале до реальных техник пентеста.
Что внутри:
→ Разведка целей: nmap, curl, анализ заголовков
→ Криптография и разбор кода на практике
→ Эксплуатация уязвимостей и документирование находок
→ Только живые задачи - никакой воды
Без скучной теории. Только то, за что платят в bug bounty и на собеседованиях в InfoSec.
📈 От «что такое порт» — до отчёта пентестера за несколько недель.
👉 Записывайся на Stepik и начни взламывать легально уже сегодня.
Хочешь зарабатывать на поиске уязвимостей, а не бояться их? Этот курс проведёт тебя от первой команды в терминале до реальных техник пентеста.
Что внутри:
→ Разведка целей: nmap, curl, анализ заголовков
→ Криптография и разбор кода на практике
→ Эксплуатация уязвимостей и документирование находок
→ Только живые задачи - никакой воды
Без скучной теории. Только то, за что платят в bug bounty и на собеседованиях в InfoSec.
📈 От «что такое порт» — до отчёта пентестера за несколько недель.
👉 Записывайся на Stepik и начни взламывать легально уже сегодня.
❤3👍3🔥2😢1
🌟 Интуитивные голосовые интерфейсы с Moonshine Voice
Moonshine Voice — это открытый инструмент для разработчиков, позволяющий создавать голосовые приложения в реальном времени. Все работает на устройстве, обеспечивая высокую скорость и конфиденциальность без необходимости в учетных записях или API-ключах. Поддерживает множество языков и предлагает высокую точность распознавания речи.
🚀 Основные моменты:
- Оптимизирован для приложений с низкой задержкой.
- Поддержка множества платформ: от Python до IoT-устройств.
- Простые в использовании API для транскрипции и синтеза речи.
- Высокая точность моделей, превосходящая Whisper Large V3.
- Многоязычная поддержка для STT и TTS.
📌 GitHub: https://github.com/moonshine-ai/moonshine
#python
Moonshine Voice — это открытый инструмент для разработчиков, позволяющий создавать голосовые приложения в реальном времени. Все работает на устройстве, обеспечивая высокую скорость и конфиденциальность без необходимости в учетных записях или API-ключах. Поддерживает множество языков и предлагает высокую точность распознавания речи.
🚀 Основные моменты:
- Оптимизирован для приложений с низкой задержкой.
- Поддержка множества платформ: от Python до IoT-устройств.
- Простые в использовании API для транскрипции и синтеза речи.
- Высокая точность моделей, превосходящая Whisper Large V3.
- Многоязычная поддержка для STT и TTS.
📌 GitHub: https://github.com/moonshine-ai/moonshine
#python
🔥4❤3
Устройтесь в Яндекс за 2 дня
6–7 июня проводим онлайн-мероприятие быстрого найма. Ищем продуктовых, дата-аналитиков и датасаентистов с опытом на Python от 3 лет.
Всего за два дня вы можете пройти все секции и получить офер:
⚪️ Зарегистрируйтесь до 27 мая, после регистрации с вами свяжется рекрутер и договорится об удобном времени для интервью.
⚪️ 6 июня пройдите две технические секции, вместо трёх в обычном найме: аналитические задачи на знание матстата и алгоритмическую задачу на знание алгоритмов и структур данных.
⚪️ 7 июня познакомьтесь с командами и получите офер.
Подробности и регистрация — на сайте: yandex.ru/project/events/wo-analytics-0626
6–7 июня проводим онлайн-мероприятие быстрого найма. Ищем продуктовых, дата-аналитиков и датасаентистов с опытом на Python от 3 лет.
Всего за два дня вы можете пройти все секции и получить офер:
⚪️ Зарегистрируйтесь до 27 мая, после регистрации с вами свяжется рекрутер и договорится об удобном времени для интервью.
⚪️ 6 июня пройдите две технические секции, вместо трёх в обычном найме: аналитические задачи на знание матстата и алгоритмическую задачу на знание алгоритмов и структур данных.
⚪️ 7 июня познакомьтесь с командами и получите офер.
Подробности и регистрация — на сайте: yandex.ru/project/events/wo-analytics-0626
😁3❤2
Forwarded from Machinelearning
🔥 AlphaProof Nexus: формальные доказательства начинают превращаться в инженерный пайплайн
Google DeepMind показали AlphaProof Nexus - систему, которая автономно закрыла 9 открытых задач Эрдёша, часть из которых висела десятилетиями. По оценке авторов, стоимость решения одной задачи составила всего несколько сотен долларов.
Кроме этого, система доказала 44 открытые гипотезы из OEIS, закрыла 15-летний вопрос в алгебраической геометрии и нашла новый алгоритмический параметр в оптимизационной теории, который раньше не был описан людьми.
Модель генерирует идеи и фрагменты доказательств, а Lean проверяет каждый логический шаг через компилятор. Если доказательство некорректно, оно просто не проходит проверку. Не нужен рецензент, который вручную ищет дыру в рассуждении.
Базовый агент, который просто чередует генерацию LLM и обратную связь от компилятора, смог повторить все 9 успешных решений задач Эрдёша. Более сложная версия с эволюционным поиском и reinforcement learning дала заметный выигрыш только на самых тяжёлых случаях.
Чем сильнее становятся foundation models, тем чаще простые циклы «сгенерировал - проверил - исправил» начинают догонять специализированные архитектуры.
Отличие от неформального подхода к математическим доказательствам принципиальное. Модель часто придумывала несуществующие леммы, ссылалась на «известные результаты» и пыталась спрятать сложность задачи в вспомогательное утверждение. В обычном текстовом доказательстве такие ошибки легко пропустить. Lean отсекает их сразу.
Ещё один неожиданный эффект: агент находил неточности в формализациях уже существующих математических утверждений. То есть он работал не только как решатель, но и как диагностический инструмент для самой постановки задачи.
Успехи пока сосредоточены там, где библиотека Lean уже достаточно зрелая: комбинаторика, теория чисел, оптимизация. Задачи, где нужно строить большой пласт новой теории, всё ещё далеко не закрыты. И большинство задач Эрдёша система не решила.
Та же схема подходит для кодигша, спецификаций, верификации протоколов, компиляторов, криптографии.
Формальная проверка отсекает галлюцинации.
Модель может придумать лемму или сослаться на несуществующий результат, но Lean это не пропустит.
https://arxiv.org/html/2605.22763v1
@ai_machinelearning_big_data
Google DeepMind показали AlphaProof Nexus - систему, которая автономно закрыла 9 открытых задач Эрдёша, часть из которых висела десятилетиями. По оценке авторов, стоимость решения одной задачи составила всего несколько сотен долларов.
Кроме этого, система доказала 44 открытые гипотезы из OEIS, закрыла 15-летний вопрос в алгебраической геометрии и нашла новый алгоритмический параметр в оптимизационной теории, который раньше не был описан людьми.
Модель генерирует идеи и фрагменты доказательств, а Lean проверяет каждый логический шаг через компилятор. Если доказательство некорректно, оно просто не проходит проверку. Не нужен рецензент, который вручную ищет дыру в рассуждении.
Базовый агент, который просто чередует генерацию LLM и обратную связь от компилятора, смог повторить все 9 успешных решений задач Эрдёша. Более сложная версия с эволюционным поиском и reinforcement learning дала заметный выигрыш только на самых тяжёлых случаях.
Чем сильнее становятся foundation models, тем чаще простые циклы «сгенерировал - проверил - исправил» начинают догонять специализированные архитектуры.
Отличие от неформального подхода к математическим доказательствам принципиальное. Модель часто придумывала несуществующие леммы, ссылалась на «известные результаты» и пыталась спрятать сложность задачи в вспомогательное утверждение. В обычном текстовом доказательстве такие ошибки легко пропустить. Lean отсекает их сразу.
Ещё один неожиданный эффект: агент находил неточности в формализациях уже существующих математических утверждений. То есть он работал не только как решатель, но и как диагностический инструмент для самой постановки задачи.
Успехи пока сосредоточены там, где библиотека Lean уже достаточно зрелая: комбинаторика, теория чисел, оптимизация. Задачи, где нужно строить большой пласт новой теории, всё ещё далеко не закрыты. И большинство задач Эрдёша система не решила.
Та же схема подходит для кодигша, спецификаций, верификации протоколов, компиляторов, криптографии.
Формальная проверка отсекает галлюцинации.
Модель может придумать лемму или сослаться на несуществующий результат, но Lean это не пропустит.
https://arxiv.org/html/2605.22763v1
@ai_machinelearning_big_data
🔥8❤2👍1😱1