ar
Feedback

لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Data Science | Machinelearning [ru]

Data Science | Machinelearning [ru]

الذهاب إلى القناة على Telegram

Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science | Machinelearning [ru]

تُعد قناة Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 19 656 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 684 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 399 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 656 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 09 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -107، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.48‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.48‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 471 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 881 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 10 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

19 656
المشتركون
-824 ساعات
-297 أيام
-10730 أيام
أرشيف المشاركات
​​👨‍🔬Edge AI чипы от Kneron. Собираем оригинальный девайс В этой статье я расскажу, как создать на базе KL520 собственный оригинальный девайс. Читать...

Думаете, что все знаете и вас ничем не удивить? Проверьте это на практике. Школа IT-профессий Skillfactory приглашает на бесп
Думаете, что все знаете и вас ничем не удивить? Проверьте это на практике. Школа IT-профессий Skillfactory приглашает на бесплатный онлайн-интенсив «Погружение в Data Science: обучите свою первую нейросеть за два дня». Чем отличается машинное обучение от глубокого обучения? Что такое «базовый синтаксис Python для анализа данных»? Как создать и обучить собственную нейронную сеть? Ответы на эти и другие вопросы узнаете на вебинарах 16 и 17 января. А за лучшее решение домашнего задания сможете получить мини-курс по аналитическому мышлению в подарок. Зарегистрироваться бесплатно: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzquppcNh Реклама, ООО «Скилфэктори», ИНН: 9702009530

​​🤠NumPy: оттачивайте навыки Data Science на практике В этой статье мы рассмотрим ряд различных упражнений, используя библиотеку NumPy. Читать...

​​😵‍💫Вливаемся в Data Science: подробный roadmap что и где изучать В этой статье рассмотрим план становления начинающим дата-сайнтистом. Читать...

​​🤔I never asked for this. Как понять, на что способен аугментатор текстов В этой статье я расскажу о способе понять, на что способен ваш аугментатор текста и в каких случаях его лучше использовать. Читать...

​​👍Как я извлекал иерархию статей Википедии для задач NLP В этом руководстве я покажу, как на основе Википедии можно сделать текстовый датасет, метки которого будут иметь иерархию. Читать...

Как разработчику игр выйти на пассивный доход и уволиться с нелюбимой работы? Разрабатывать игры — это сложно. Но можно выйти
Как разработчику игр выйти на пассивный доход и уволиться с нелюбимой работы? Разрабатывать игры — это сложно. Но можно выйти на стабильный доход, уделяя разработке игр время только по вечерам. 💸 Один такой разработчик расскажет план действий, который привел его к заработку в более $5 000 ежемесячно. Все это будет происходить на бесплатном Gamedev Интенсиве 6.0 За участие ты получишь крутые бонусы включая ассеты для игр и полезные гайды. Записаться можно тут — @intensive_gamedev_bot Каждый день количество доступных бонусов уменьшается. 🤫 Самые крутые бонусы можно получить только если записаться заранее — @intensive_gamedev_bot

​​🏊‍♂Ныряем со Сноркелем в море данных. Туториал по фреймворку для программирования датасетов В этой статье хочу рассказать вам о Сноркеле - фреймворке для программирования данных (data programming). Читать...

Всем привет! На связи Валерия Басова, Системный аналитик, группа разработки машинного обучения Embedika, хочу поделиться свое
+4
Всем привет! На связи Валерия Басова, Системный аналитик, группа разработки машинного обучения Embedika, хочу поделиться своей подборкой полезных книг для разработчиков, исследователей и просто интересующихся. Дисклеймер: считаю важным обращаться к фундаменталистам, которые не просто дают проблему и решение, а объясняют философию.

🤖 Как работает ChatGPT изнутри? Расскажет Мария Тихонова – Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ. Встречае
🤖 Как работает ChatGPT изнутри? Расскажет Мария Тихонова – Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ. Встречаемся на бесплатном уроке, где вы: — узнаете, что представляют из себя языковые модели на основе трансформеров; — в чем ключевая особенность трансформерных моделей; — общие принципы обучения моделей типа ChatGPT. 💻 Вебинар будет очень полезен начинающим ML и DS специалистам, а также тем, кто хочет погрузиться в NLP. Занятие пройдёт 16 января в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Natural Language Processing». После урока вы сможете продолжить обучение в рассрочку. 🔥 Для бесплатного участия и получения записи пройдите короткое тестирование прямо сейчас: https://clck.ru/37bkYo Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KKVxx

​​🐧Edge AI чипы от Kneron. Ныряем в прошивку В этой статье я расскажу о прошивке чипов, из чего она состоит, как собирается, как вообще устроен софт такой навороченной многоядерной системы на кристалле, как KL520. Читать...

​​🌚Edge AI чипы от Kneron. Что это такое и как оно работает В этой статье я расскажу об опыте погружения в технологию Edge AI, про то, как устроен чип с нейроускорителем, а также про то, с какими трудностями пришлось столкнуться, чтоб заставить все это работать. Читать...

​​⭐️Автоматическое исправление ошибок ASR с помощью sequence-to-sequence моделей В этой статье представлены несколько разных и интересных способов корректировки ошибок ASR-моделей. Читать...

Приходите подтягивать математику для собеседований на аналитика и специалиста по DS. На курсе Практикума — упор на практику:
Приходите подтягивать математику для собеседований на аналитика и специалиста по DS. На курсе Практикума — упор на практику: ◾️симулятор собеседований, ◾️больше 1000 практических задач, ◾️разбор теории на бизнес-кейсах. А ещё — учебник для людей, где мы объясняем сложное простым языком. → Начните с бесплатного вводного урока

👀 С чего начать карьеру специалиста по компьютерному зрению? С бесплатного урока «История архитектур Computer Vision моделей
👀 С чего начать карьеру специалиста по компьютерному зрению? С бесплатного урока «История архитектур Computer Vision моделей от AlexNet до ViT» от OTUS и Бориса Цейтлина — опытного CV-эксперта. 💻 На вебинаре разберём: — как развивались архитектуры нейронных сетей для компьютерного зрения; — самые значимые повороты в нише; — какие модели можно взять «с полки» для практических задач сегодня. Занятие пройдёт 10 января в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Компьютерное зрение». После урока вы сможете стать студентом программы в рассрочку. 🔘 Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/37Yrsh Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KMnNx

​​👉Bag of tricks для разметки текстовых данных: Часть 2. Удаление дубликатов В этой статье я расскажу об ещё одном способе собирать данные более качественно и экономить на разметке — фильтрации похожих друг на друга текстов. Читать...

​​👍Bag of tricks для разметки текстовых данных: Часть 1. Четыре способа размечать меньше В этой статье я расскажу о том, зачем вообще разработчику машинного обучения разбираться в аннотации данных, сложностях и подводных камнях, сопровождающих процесс, и о способах сократить количество ручной разметки в проекте. Читать...

​​😈LLMClone: как клонировать себя в Telegram В статье рассматривается простая идея, состоящая в том, чтобы зафайнтюнить языковую модель на личных сообщениях, выгруженных из Telegram-чатов. Читать...

​​👥Как мы создавали сервис для хостинга ML-моделей на базе Kubernetes и AIOHTTP: опыт Контура В этой стать расскажу, как наша команда справляется с сервингом сотни моделей и какие решения мы для этого разработали. Читать...

​​🦾Сильный ИИ. Элира1. Увеличение памяти ChatGPT В этой статье я расскажу о том, как можно увеличить размер запроса к ChatGPT до почти полутора миллионов символов. Читать...