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 19 651 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 681 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 391 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 651 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 10 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -113، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.53‎%. 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 1 479 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 881 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
  • 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 11 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

19 651
المشتركون
-524 ساعات
-287 أيام
-11330 أيام
أرشيف المشاركات
​​👍5 уровней зрелости MLOps В этой статье мы рассмотрим пять уровней зрелости MLOps, основанных на лучших практиках Google и Microsoft, обсудим эволюцию от ручного развёртывания до автоматизированных инфраструктур, подчеркнув преимущества, которые приносит каждый уровень. Читать...

​​Вкатываемся в Machine Learning с нуля за ноль рублей: что, где, в какой последовательности изучить Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область. Читать...

​​👤Персонализация тарифного плана для новых абонентов: как оцифровать привлекательность В этой статье поговорим о том, как с помощью ML определить оптимальные параметры тарифа для абонентов с короткой историей, и как посчитать привлекательность полученного тарифа. Читать...

Gift
x3

جوائز السحب

3 اشتراك Telegram Premium لمدة 3 شهر

تاريخ الانتهاء

​​😶‍🌫️Как расширить компетенции аналитиков при работе с Big Data В данной статье мы решили рассмотреть вопрос повышения эффективности работы единого хранилища данных компании. Читать...

Просто взяли нейросетку Stable Diffusion и превратили голливудских звёзд в советских пионеров! Хотите также? Вот тут ребята п
+4
Просто взяли нейросетку Stable Diffusion и превратили голливудских звёзд в советских пионеров! Хотите также? Вот тут ребята проводят интенсив, на котором собирают свои нейросетки при помощи ChatGPT и Stable Diffusion. На интенсиве вы узнаете, как работают технологии вроде ChatGPT, Stable Diffusion, а также разберетесь в генерации и распознавании речи с помощью нейронок — этот интенсив для тех, кто хочет быстро залететь в востребованную сферу в ИТ! Всего за 2 дня вы создадите сразу 12 крутых нейросетей. Зарегистрироваться на интенсив можно по ссылке.  Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8K4Jef

​​😵Обзор современных подходов персонализации диффузионных нейронных сетей В данной статье я расскажу о современных подходах к персонализации text-to-image моделей на базе открытой архитектуры Stable Diffision, а также делюсь техническими подробностями каждого подхода и анализирую их применимость в реальных высоконагруженных системах. Читать...

​​👨Использование Insightface для быстрого поиска и сравнения лиц на изображениях В этой статье я рассмотрю кейс поиска «близнецов» в паспортных данных, которые были размещены в pdf‑файлах, насчитывающих десятки, а порой и сотни страниц. Читать...

​​👾Добавляем DALL-E 3 в свой ChatGPT бот в Telegram В этом туториале мы добавим генерацию изображений с помощью DALL-E 3 в наш Telegram чат-бот. Читать...

​​😎Введение в архитектуру MLOps В этой статье автор расскажет как ускорить разработку и внедрение новых моделей, а также обеспечить их надежную и эффективную работу на всех этапах жизненного цикла. Читать...

​​📷(Более) точное измерение динамического диапазона сенсора камеры В этой статье поговорим о том, как (более) точно измерять динамический диапазон сенсора камеры и что с этими замерами можно сделать. Читать...

​​📊Обработка результатов статистических наблюдений с помощью толерантных интервалов В этой статье хочу поделиться личным опытом использования толерантных интервалов для обработки результатов статистических наблюдений, привести некоторые примеры и дать краткое описание процедуры расчета с реализацией на языке Python. Читать...

​​🎮Одним из самых увлекательных направлений, в котором широко используется обучение с подкреплением, является киберспорт. 🔥В программе курса Reinforcement Learning в OTUS подробно разбираются одни из самых интересных кейсов применения RL в игровой индустрии. 21.11 в 20.00 мск. приглашаем на открытый урок “Игры c человеком и компьютером”  📌На занятии: - узнаем историю противостояния человека и компьютера в настольных и компьютерных играх; - познакомимся с основными идеями и подходами при создании игровых интеллектуальных агентов с помощью обучения с подкреплением;  - покажем как обучить модель эффективно управлять группой юнитов в одной из популярных игр. После урока вы будете понимать как разрабатываются интеллектуальные агенты для различных игр и какие шаги необходимо пройти для реализации собственного игрового бота. 👉Регистрация  При поступлении в группу возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KHTdL

​​🗣Русский LLM-помощник (saiga) с кэшем, используя RAG (Retrieval-Augmented Generation) В этой статье, используя технику Retrieval-Augmented Generation ("Поисковая расширенная генерация"), мы настроим русскоязычного бота, который будет отвечать на вопросы потенциальных работников для выдуманного свечного завода. Читать...

​​😵Проблема множественного тестирования на практике В этой статье я расскажу, о проблеме множественного тестирования, методах решения проблемы, и о практическом опыте работы с множественными экспериментами. Читать...

​​👾Компромисс смещения и дисперсии в машинном обучении В этой статье мы рассмотрим такое понятие в машинном обучении, как компромисс смещения и дисперсии (bias-variance Tradeoff). Читать...

​​🐿Введение в Apache Flink: осваиваем фреймворк на реальных примерах В этой статье рассмотрим пайплайн Kafka‑to‑Kafka, задачу дедупликации событий, использование таймеров и другие примеры. Читать...

​​📒RecTools – OpenSource библиотека для рекомендательных систем В этой статье я расскажу про библиотеку RecTools, которая собрала в себе все самые необходимые модели, метрики и инструменты для построения рекомендательных систем. Читать...

​​👨‍🔬Дежурный data-инженер: рабочие хроники В этой статье я расскажу о том, как data-инженер принимает вызовы технической команды по работе с платформой данных. Читать...

​​👁Машинное зрение для контроля горнодобывающей техники В этой статье я расскажу, как с помощью нейронки можно считать циклы погрузки на фронтальных погрузчиках. Читать...