ar
Feedback
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. Личный блог автора - @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 19 996 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 718 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 709 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 996 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 23 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -85، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.98‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.64‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 596 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 728 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
  • 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. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

19 996
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-417 أيام
-8530 أيام
أرشيف المشاركات
​​🗣Создание deepfake видео и синтез речи open-source проект Wunjo AI В этой статье автор расскажет о своем open-source проекте Wunjo AI с открытым исходным кодом, который позволит вам создавать дипфейк видео и синтезировать речь из текста у себя на компьютере. Читать...

​​🔍Под капотом поискового движка: Как Uzum Market применяет ML, чтобы вы нашли желаемое В этой статье автор расскажет про боли и трудности, с которыми пришлось столкнуться на пути к статистически значительным изменениям в метриках. Читать...

Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN и расширьте свои знания в области аналитики данных, управления проек
Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN и расширьте свои знания в области аналитики данных, управления проектами и маркетинга. Мы предлагаем множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят опытные профессионалы в области анализа данных. В рамках практикумов мы рассматриваем реальные кейсы анализа данных, используя самые современные инструменты, такие как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики, визуализация данных, статистика, теория вероятностей и многое другое. Каждый практикум подобран с учетом разного уровня сложности и направления, чтобы каждый участник мог выбрать интересующие задачи и развиваться в соответствии с собственными навыками и опытом. ✔️ Присоединяйтесь уже сегодня и начните бесплатно развивать свои навыки в области анализа данных вместе с нами!

​​😶‍🌫Анализ временных рядов, или как предсказать погоду на завтра В данной статье автор рассмотрит способы анализа временных рядов, а также разберет основные методы прогнозирования упорядоченных данных. Читать...

​​😵Свойство типа Controller Service в кастомном процессоре NiFi В этой статье автор приведёт примеры кода, а так же покажет, как подсунуть свою заглушку в интеграционный тест процессора. Читать...

​​📊Как использовать нейросети в финансах и аналитике В этой статье рассказываем, как используют нейросети в финансах и аналитике, какие преимущества и недостатки они имеют, и какие перспективы развития они открывают для финансовой отрасли. Читать...

​​🚀Запускаем Stable Diffusion на Raspberry PI Zero 2 (или на 260 МБ ОЗУ) В этой статье автор расскажет как запустить Stable Diffusion, включающую большую трансформирующую модель c почти 1 миллиардом параметров, на Raspberry Pi Zero 2 с 512 МБ RAM, не добавляя дополнительного пространства подкачки и не выгружая промежуточные результаты на диск. Читать...

​​🔥В OTUS открыт набор в группу курса “Язык R для анализа данных”. На серии открытых уроков преподаватели раскрывают возможности применения языка R и его особенности, а также делятся практическими советами.  Одна из сфер применения языка R — финансы. Поэтому мы решили посвятить этой теме следующее практическое занятие, участие в котором бесплатно.   📌14.08 в 20.00 (мск) приглашаем на вебинар “Анализ финансового портфеля с помощью языка R”, на котором разберем: - как загружать и обрабатывать финансовые данные в R; - способы сборки из данных портфелей; - методы анализа построенного портфеля; - характеристики портфеля. Результат урока: вы научитесь работать с финансовыми данными в R. Построите финансовый портфель и узнаете какие есть подходы к анализу построенного портфеля. 👉Регистрация для участия https://otus.pw/xo1j/ Не упустите возможность протестировать формат обучения и получить ценные знания. Приобретая курс, возможно оформить рассрочку на весь период обучения, а также получить скидку.  Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

​​Как маленькая нейроязыковая модель в Клавиатуре победила серверные подсказки В этой статье автор расскажет, как мы создавали нейроязыковую модель для Яндекс Клавиатуры, ушли от облачных подсказок и научили клавиатуру адаптироваться к приложениям.  Читать...

​​🦆Заходит утка в бар: понимает ли ИИ юмор? В этой статье автор как именно оценивалось чувство юмора машин, есть ли оно вообще, и если да, то чем отличается от человеческого. Читать...

​​👾Создаем конвейер машинного обучения с помощью DBT В этой статье автор проведет вас по процессу создание хорошего конвейера данных шаг за шагом. Читать...

​​🤖Генерация текстов, кластеризация и определение E-A-T и коммерческости запросов на нейросети OpenAI (GPT-3) В данной статье автор покажет 5 примеров использования искусственного интеллекта (ИИ) на нейросети OpenAI (GPT-3) применительно к SEO Читать...

​​🗣Как сделать контекстное окно на 100K в большой языковой модели В данной статье рассмотрены приёмы, позволяющие ускорить обучение больших языковых моделей (LLM) и нарастить в них вывод (inference). Читать...

​​👾Нейронные сети, графы и эмерджентность В этой статье автор рассмотрит некоторые интересные, области науки, с которыми он сталкивался в контексте работы с нейронными сетями, и найти между ними взаимосвязь. Читать...

​​🧑‍💻 Какое качество можно выжать из нейросетевой модели весом менее 20 МБ Разработчик Яндекс Клавиатуры объяснил, почему команда отказалась от n-граммной модели и выбрала нейроязыковую. Автор разбирает подходы, которые используют Samsung и Google, размышляет на тему LSTM-энкодера в 2023 году и объясняет выбор CNN-эмбеддинга. Читать…

​​👾LlamaIndex: создаем AI-бота без боли и страданий В этой статье автор расскажет о Langchain - мощном инструменте для создания приложений с использованием больших языковых моделей. Читать...

​​🤖AI доступный каждому разработчику В этой статье автор расскажет как самому разработать софт, напечатать на 3D-принтере корпуса и собрать свои устройства для взаимодействия с виртуальным ассистентом. Читать...

​​🐈Сможете ли вы отличить собаку от кошки, или Как объяснить проблемы дата-сайентиста коллегам. Часть 2 В этой статье автор расскажет, что и в какой степени влияет на качество моделей, а также для дата-сайентистов приведет код Python, который был использован для получения картинок в задании. Читать...

​​Как с помощью искусственного интеллекта побеждать болезни? Освоить Data Science в медицинской сфере. Таких специалистов сейчас остро не хватает на российском рынке.  8 августа в 19:00 мск пройдет бесплатный онлайн-практикум от МФТИ и Skillfactory. Узнайте: — какие технологии повышают качество диагностики опасных болезней — как Data Science помогает создавать новые лекарства — сколько зарабатывают дата-сайентисты в медицине — где искать работу специалисту. Записывайтесь на практикум: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqvzxkYu Реклама ООО "Скилфэктори"

​​📉Как мы снизили нагрузку на SAP HANA незаметно для пользователей В этой статье автор расскажет как существенно сэкономить бюджет клиента и сделать период внедрения новых решений практически незаметным для пользователей. Читать...