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
​​📱CDC (Сбор измененных данных): раскрытие и примеры возможностей интеграции данных в режиме реального времени В этой статье мы углубимся в концепцию CDC, изучим ее преимущества и продемонстрируем примеры ее применения. Читать...

​​Вебинар  «AI Cloud: облачные вычисления с помощью GPU» от ITGLOBAL.COM  Когда: 18 июля 2023 в 12:00 МСК Что в 2023 году дает конкурентное преимущество и форсирует развитие бизнеса? Искусственный интеллект, машинное обучение и сложные вычисления. Они упрощают внутренние процессы компании и улучшают качество сервиса для клиентов. Но для внедрения в бизнес-процессы сложных ИИ-алгоритмов необходима подходящая платформа. GPU-серверы (серверы с графическими видеокартам) — это место для сложных технологичных задач, таких как: -тренировка алгоритмов глубокого обучения; -разработка ПО для ускорения вычислений инфраструктуры;  -сложная аналитика; -высокопроизводительные вычисления; -3D-моделирование. Эксперты ITGLOBAL.COM расскажут, как использование GPU выводит на новый уровень мощности облачных технологий и упрощают жизнь дизайнерам и разработчикам. Спикеры ITGLOBAL.COM Алина Жигалова, директор по развитию сервисов Илья Борняков, заместитель исполнительного директора по технологическому развитию Зарегистрироваться на вебинар

​​🤖ChatGPT и сингулярность. Как искусственный интеллект переписывает будущее В этой статье автор рассмотрит как ChatGPT меняет наш подход к общению, его преимущества и некоторые опасения, возникающие в связи с использованием ИИ в повседневной жизни. Читать...

​​🧐Декларирование ML-пайплайнов: организация экспериментов В этой статье автор расскажет как можно решить вопрос управления и отслеживания изменений в процессе разработки. Читать...

​​Поступайте на магистерскую программу по вычислительной биологии и биоинформатике от BIOCAD и Питерской Вышки  Кому подойдет программа?  Студентам, которые хотят решать интересные и сложные задачи из области вычислительной биологии на стыке программирования, анализа данных и современной биоинформатики.  Предусмотрено 5 бюджетных мест и до 10 коммерческих мест, обучение на которых финансирует BIOCAD.  Успейте подать документы до 25 июля! Подробнее о магистратуре по ссылке.   Вступайте в чат программы, чтобы задать свои вопросы: https://t.me/+FBZgiwqWziwwMjQy  Реклама. АО «БИОКАД». ИНН 5024048000. erid: 2Vtzqxh1KYY

​​🤔Как использовать метод Дэвида-Скина для агрегации разметки. Разбираем по шагам В этой статье автор рассмотрит базовую модель, которую можно использовать для оценки классов независимых примеров. Читать...

​​🚀Генерируй, дискриминируй. Как мы ускорили доменную адаптацию GAN для генерации лиц в пять тысяч раз В этой статье автор расскажет как устроена архитектура генератора StyleGAN2, и как адаптировать предобученную StyleGAN2 на разные домены. Читать...

​​Аналитики данных — настоящие супергерои и занимают 1 место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке труда до 2025 года (по данным Всемирного экономического форума). Как стать таким нужным специалистом? Приходите на бесплатный интенсив 18-19 июля, на котором вы: — погрузитесь в рабочие будни аналитика  — узнаете о направлениях в аналитике и решите, какое подходит вам — научитесь работать в Google Sheets как аналитик данных А еще — поработаете руками, решите реальные бизнес-задачи и получите фидбэк от эксперта. За лучшее решение домашнего задания - мини-курс по аналитическому мышлению в подарок. Регистрируйтесь БЕСПЛАТНО: https://go.skillfactory.ru/I6h9wA Реклама ООО "Скилфэктори"

​​👾Семантическая сегментация на основе архитектуры U-Net и определение расстояния между объектами В этой статье автор расскажет как сделать отдельную модель сематической сегментации, причем написать вручную нейросеть и обучить на своих данных. Читать...

​​🤖Почему ChatGPT нас (полностью) не заменит В этой статье мы порассуждаем на тему того, почему труд человека останется актуальным. Читать...

​​🤔Разработка — всё? Действительно ли нас всех заменят роботы В этой статье автор расскажет как инженер может применять No Code и нейросети в работе и жизни. Читать...

​​🧐Обнаружение границ с использованием градиентов В этой статье мы рассмотрим, как найти границы между двумя объектами или двумя частями объекта на изображении с помощью OpenCV. Читать...

​​👾Первые шаги в импульсных нейронных сетях В этой статье автор напишет простую импульсную нейронную сеть, используя NumPy и Pandas, для классической задачи машинного обучения с использованием кодирования рецептивными полями. Читать...

​​🤔Kaggle — практическое изучение Big Data. Что это за платформа, и как она работает В этой статье автор расскажет о том, как всё это работает, в каких соревнованиях можно участвовать и какие вообще возможности предоставляет платформа участникам. Читать...

​​🚀Фигуры Matplotlib и стиль Cyberpunk: несколько строк кода — и готова красивая фигура В этой статье автор рассказывает, как загрузить Matplotlib, настроить, и где его можно применять. Читать...

​​🤔Применение метода взаимной информации в медицинских задачах классификации многомерных временных рядов В данной статье автор расскажет про часть задачи, касающуюся применения полной взаимной информации, как меры ассоциации между несколькими случайными величинами. Читать...

​​👩‍🎓  Заканчивается приём заявок на 12 программ магистратуры Сколтеха: Фотоника и квантовые материалы, Прикладная вычислительная механика, Энергетические системы, весь список тут. - Доступ к высокотехнологичным лабораториям и уникальному оборудованию - Профессора с мировым именем - Широкие возможности: карьера в ведущих компаниях, наука или свой стартап Не упустите шанс учиться в университете, который входит в ТОП-100 лучших молодых университетов мира по версии Nature Index. 📅 10 июля — последний дедлайн конкурсного отбора в магистратуру Сколтеха. Познакомиться подробнее с программами и начать процесс поступления можно по ссылке.

​​👤Тестирование ML-моделей. От «пробирки» до мониторинга боевых данных Из этой статьи вы узнаете, почему важно проводить «лабораторные испытания» ML-моделей, и зачем в тестировании наработок «ученых по данным» должны участвовать эксперты из предметной области, а также — как выглядят тесты после того, как модель покинула датасайнтистскую лабораторию. Читать...

​​😵‍💫YandexGPT в Браузере: как мы учили модель суммаризировать статьи В этой статье автор расскажет через что пришлось пройти команде, чтобы модель начала делать то, что от неё ожидают. Читать...

​​🔥Одна из самых популярных нейросетей - Stable diffusion, которая позволяет генерировать изображения на основании текстового запроса. Результаты ее работы удивляют и потрясают пользователей.                                       Предлагаем разобраться в ее устройстве со стороны специалиста по компьютерному зрению на открытом уроке 12 июля в 20:00 мск.                                                                                 На встрече вы узнаете принципы построения диффузионных моделей, как устроена модель Stable Diffusion, и какие задачи можно решать с ее помощью Вебинар «Диффузионные модели. Stable diffusion и все-все-все» пройдет в рамках онлайн-курса «Компьютерное зрение» в OTUS. 📌В результате урока вы: - Изучите принцип работы и математические аспекты диффузионных моделей - Поймете, как устроены основные блоки модели Stable Diffusion - Получите понимание для каких задач можно использовать модель Stable Diffusion - Узнаете возможное дальнейшее развитие диффузионных моделей 👉Для участия зарегистрируйтесь https://otus.pw/3r3x/ Урок будет полезен: — Специалистам в области Computer Vision, NLP и ML-инженерам — Тимлидам data science команд — Тем, кто интересуется современными архитектурами в DL Не упустите возможность протестировать курс! Продолжить обучение на нем возможно в рассрочку. Нативная интеграция подробная информация о продукте на сайте www.otus.ru