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

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

الشبكة: Frontender's notes [ru]روسيا33 391التكنولوجيات والتطبيقات6 681...

📈 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 19 654 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 19 654 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.

19 654

المشتركون

-524 ساعات

-287 أيام

-11330 أيام

1 479

عرض المشاهدات

~ 88124 ساعات

~ 1 04548 ساعات

7.53%

معدل المشاركة

~ 2

المشاركات في اليوم

Ads index

أرشيف المشاركات

19 654

На каком этапе развития технологий у разработчиков встаёт вопрос об этике? С развитием нейросетей, которые обучают люди, имеющие свои субъективные суждения на разные темы этот вопрос становится ещё более щепетильным. Велик риск сделать ИИ необъективным, и даже опасным. Чтобы избежать подобного сценария, IT-компаниям, которые занимаются разработкой нейросетей, необходимо подготовить систему этического регулирования при программировании. Такой комплексный подход поможет избежать потенциального вреда. Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта Яндекса, подробно рассказал об этом на YaTalks. Посмотреть его и более 100 других докладов можно тут.

19 654

💽Современные типы архитектуры данных: Погружение в различные подходы к построению хранилищ данных В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты различных типов хранилищ данных, которые помогут оптимизировать процессы управления данными в вашей компании. Читать...

19 654

🗣Как голосовой помощник научился слушать себя В этой статье вы узнаете о том, как команда мобильного приложения Маруси отучили ее триггериться на себя и научили правильно слышать и понимать запросы; что такое самотриггерение и как решить эту проблему; как доля самотриггерений голосового помощника в потоке упала с 6% до 0,1%. Читать…

19 654

🍏Фреймворк для дизайна A/B-теста В этой статье мы разберем использование этого фреймворка, его теоретическую и математическую основу, и также поговорим о продуктовых аспектах заведения A/B-тестов — когда продакту и аналитику заводить A/B-тест не нужно. Читать...

19 654

🧑‍💻Разработка тензорного компилятора под RISC-V CPU с помощью OpenVINO и MLIR В этой статье я расскажу, как можно разработать тензорный компилятор для процессора на базе открытой архитектуры RISC-V. Читать...

19 654

🌐 Пройди короткий тест и узнай, суждено ли тебе залететь в самую инновационную IT-нишу 🔥 Лотерея беспроигрышная: ✔️ответишь — получишь 2 бесплатных урока из топового обучения, 🔙 затруднишься — поймешь, где знания проседают и сможешь это исправить! 🕑 Дерзай, это займёт пару минут твоего времени: https://clck.ru/37HhTy Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

19 654

🦹‍♂️Контекст, награда, много рук. Многорукие бандиты как метод принятия решений В этой статье мы рассмотрим методологию и границы применимости классических многоруких и контекстуальных бандитов, а также реализуем контекстного бандита, в основе которого будут сэмплирование Томпсона и нейронная сеть. Читать...

19 654

🗣А что если обучать нейросети через речь, а не текст? В этой статье мы подробней рассмотрим этот подход к нейросетям, его целесообразность и перспективы. Читать...

19 654

🫖 А какой ты data-инженер сегодня? Пройди тест! 15 января стартует курс Data-инженер от Слёрм. Учим собирать, хранить и обрабатывать большие данные. Вы готовы к обучению? Или ещё необходимо подтянуть знания? Пройдите тест на нашем сайте и узнайте ваш уровень подготовки. Этот тест составлен на основе учебных материалов курса. Ссылку на тест оставляем здесь Курс подойдет для аналитиков данных, разработчиков, администраторов баз данных. Будем рады встрече 15 января. Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ОГРН 1193668020545 Erid: 2VtzqwCoMrK

19 654

⚡️Как выпустить ML-сервис в прод малыми силами: кейс работы в облаке В этой статье мы поделимся нашим опытом разработки модели и выкатки её в прод с помощью Cloud ML Platform. Читать...

19 654

🤖Делаем модератора на базе ChatGPT В этой статье расскажу как сделать автомодератора на базе GPT-3.5 от OpenAI, и как сделать это так, чтобы проверка одного сообщения стоила дешевле одной копейки. Читать...

19 654

👀Методы балансировки в А/Б тестировании В этой статье расскажем о различных методах балансировки, об их работе, преимуществах и недостатках каждого. Читать...

19 654

👌Тех. поддержка на базе ChatGPT В этой статье расскажу о том, как можно подключить ChatGPT ко внешней базе данных, а также как можно заставить его взаимодействовать с телеграмом. Читать...

19 654

Всё, что нужно знать о CatBoost и LightGBM Не нашёл инфу — написал сам. Так поступил дата-сайентист из Точки Артур Сосновиков. В статье на Хабре он рассказал, как работают алгоритмы CatBoost и LightGBM: что у каждого под капотом и в чём их особенности. Подробно, с примерами и формулами. Будет интересно начинающим и тем, кто уже знает классический градиентный бустинг, а мидлам будет полезно для расширения кругозора. Ну и конечно тем, кто готовится к собесам и хочет произвести хорошее впечатление) Читать статью на Хабре

19 654

🛃Контролируем погрузчик на базе данных из штатной диагностической системы двигателя В этой статье автор расскажет как усовершенствовать контроль работы циклов погрузчика, забирая данные из штатной диагностической системы двигателя. Читать...

19 654

👥fsspec и вообще зачем оно нам нужно В этой статье я расскажу вам про fsspec, его киллер фичи, и как он упрощает и унифицирует процесс доступа к данным для разработчиков.. Читать...

19 654

Мешают ли дата-сайентистам галлюцинации, и где они с ними сталкиваются В предновогоднем эпизоде подкаста «Деньги любят техно» команда дата-сайентистов из ВТБ подвела итоги уходящего года в темах развития нейросетей, машинного обучения, инструментов на базе ИИ. Вспомнили главные достижения и фейлы технологических компаний, занимающихся генеративным ИИ, рассказали о своём взаимодействии с нейросетями, пообщались с одной из них и попытались выяснить, когда она со своими «коллегами» захватит мир. Получился живой и весёлый разговор, слушать можно на любой удобной подкаст-платформе.

19 654

✨Изучение потребительского поведения с помощью анализа данных В этой статье мы разберем принципы потребительского поведения. Читать...

19 654

👩‍🦰Используем MLOps-конвейер: пример работы с Cloud ML Platform для построения сервиса распознавания лиц В этой статье на примере Cloud ML Platform мы разберём, как создать MLOps-конвейер для обучения моделей и построения сервиса распознавания лиц. Читать...

19 654

💎 Как быстро и эффективно собирать данные с разных сайтов? Расскажет Мария Тихонова – Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ. Встречаемся на бесплатном уроке «Парсинг данных: собираем датасет своими руками», где мы поговорим об общих принципах сбора данных и изучим основные инструменты парсинга в Python. 💻 Вебинар идеально подойдет: — тем, кто знает основы Python и хочет углубиться в ML и NLP; — начинающим DS специалистам; — тем, кто уже изучил основы ML и хочет понять более глубокие аспекты. 🗣 Занятие пройдёт 25 декабря в 20:30 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/37CyJ3 Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru