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 19 651 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

1 479

عرض المشاهدات

~ 88124 ساعات

~ 1 04548 ساعات

7.53%

معدل المشاركة

~ 2

المشاركات في اليوم

Ads index

أرشيف المشاركات

19 649

🧠Как выбрать GPU для машинного обучения В этой статье мы рассказали, на какие параметры графических ускорителей стоит обращать внимание, если планируете работать с машинным обучением. Читать...

19 649

Существуют художники-экспериментаторы, которые выращивают картины в чашках Петри, используя микроорганизмы вместо красок. Вам нужно помочь одному из таких художников минимизировать затраты на расходники, чтобы создать концептуальное творение для выставки “Коты в искусстве”. Это пример одной из задач контеста Yandex Cup 2023 — первого тура чемпионата. Присоединяйтесь, победит тот у кого будет лучший кот (зачеркнуто) код. В этом году призовой фонд — 8,5 млн. рублей. Подать заявку можно здесь до 29 октября включительно.

19 649

🦾OSINT: инструменты В этой статье вы узнаете о некоторых инструментах, которые помогут вам узнать о человеке максимум. Читать...

19 649

Если вы уже знакомы с ML-моделями или даже работаете на позиции джуниор-специалиста, для получения следующего грейда будет кстати наставничество опытных коллег и дополнительная практика. Всё это можно найти на курсе Яндекс Практикума. За 4 месяца: — вы поймёте, как переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения, — научитесь строить продвинутые ML-модели, — создадите 3 сервиса в облаке для решения задач бизнеса. Всю дорогу с вами будут наставники и такие же как вы студенты — для обратной связи и поддержки. Начните курс с бесплатной вводной части, она поможет понять, подходит ли вам программа. А если решите продолжать учиться — до 30 ноября действует скидка 20% к Чёрной пятнице. → Приходите учиться, чтобы расти в карьере.

19 649

🥸Введение в data science: инструменты и методы анализа В этой статье вы узнаете, как наука о данных обнаруживает скрытые закономерности, предвидит события и извлекает важные идеи из огромного количества данных, окружающих нас в современном обществе. Читать...

19 649

😉Как применять метод PCA для уменьшения размерности данных В этой статье мы поговорим о методе, который считается одним из наиболее мощных инструментов в арсенале данных разработчиков — методе главных компонент, или PCA (Principal Component Analysis). Читать...

19 649

🏆 Yandex Cup 2023 — открытый чемпионат для настоящих творцов Разработчики — художники нового мира. Они создают смыслы, правила и законы, манифестируют идеи, творят миры и целые вселенные. И, если их предшественники делали это, используя слова, краски и звуки, то современные творцы создают новую реальность с помощью программного кода. Искусство писать код Тема чемпионата в этом году «Решаем искусство». Участников ждут нестандартные задачи на стыке IT и творчества, а лучшие встретятся лицом к лицу в финале, чтобы оживить арт-инсталляцию и разделить между собой 8 500 000 рублей. Показать своё мастерство можно в 6 направлениях: 🔸 Фронтенд 🔸 Бэкенд 🔸 Мобильная разработка 🔸 Аналитика 🔸 Алгоритмы 🔸 Машинное обучение Финал и церемония награждения пройдут офлайн в офисе Яндекса в Казахстане. Яндекс предоставит финалистам проезд и проживание в Алматы. Регистрация открыта до 29 октября включительно: 👉 Участвую! #Yandex_Cup23

19 649

👣Airflow в Kubernetes. Часть 1 В этой статье мы рассмотрели минимальный набор сущностей, необходимый для запуска Airflow. Читать...

19 649

🧠Создание искусственного интеллекта для игры Баше без нейронных сетей В данной статье я хочу раскрыть суть машинного обучения на примере создания искусственного интеллекта Читать...

19 649

🔥 Бесплатный вебинар: “Решаем тестовое задание на junior-аналитика в Банк Открытие” Интересуетесь аналитикой данных? Хотите больше практиковаться на реальных задачах и кейсах? Приходите на наш бесплатный вебинар, где мы в прямом эфире будем вместе решать настоящее тестовое задание на junior-аналитика в Банк Открытие. 📅 Дата: 25 октября ⏰ Время: 19:00 по Мск Что предстоит сделать на вебинаре: * Решить 4 задания по SQL: посчитаем метрику MoM * Проанализировать ОТП-коды в разрезе категорий и времени * Проанализировать активность клиентов с помощью Pandas * Предложить 3 метрики первого уровня для интернет-банка Мы подробно будем разбирать каждый шаг и будем много говорить о SQL, Python, продуктовых метриках 😉 А также каждого участника вебинара будут ждать несколько подарков, подборка лайфхаков и разбор самых частых ошибок 🤩 🔗 Регистрация на вебинар Реклама. ООО "Айти Резюме". Erid: LjN8JwMKT

19 649

🗣SAGE: коррекция орфографии с помощью языковых моделей В этой статье мы расскажем, как решали эту проблему внутри SberDevices, и как это привело к созданию проекта по исследованию задачи коррекции текста. Читать...

19 649

👾Дообучение ruGPT-3.5 13B с LoRA В данной статье мы разберем каждый этап обучения модели, начиная от подготовки данных и заканчивая конвертацией в формат GGML. Читать...

19 649

Делюсь находкой для любителей слушать ушами: подкаст про специфику работы с данными для MLOps: https://podcast.ru/e/3Ldlf9-6ebG Это уже второй эпизод про MLOps в подкасте «Деньги любят техно», который дела-ет команда Data Science из ВТБ. В гости приходят эксперты из разных компаний и организаций, в последнем выпуске — Алексей Незнанов, к.т.н, старший научный со-трудник международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного ана-лиза НИУ ВШЭ. В описании к выпуску есть полезные ссылки.

19 649

📊Как использовать GPU для ускорения аналитической обработки данных В этой статье мы расскажем о трех шагах, которые помогут внедрить GPU в работу компании. Читать...

19 649

🎃Классификация текстов в spaCy: пошаговая инструкция В этой статье вы узнаете, как реализовать классификатор текстов при помощи библиотеки spaCy, а также несколько полезных лайфхаков, которые помогут ускорить обработку. Читать...

19 649

👤YTsaurus SPYT: помогаем планировщику Apache Spark быть ещё эффективнее В этой статье я расскажу как мы в рамках YTsaurus делали его ещё эффективнее. Читать...

19 649

🧐Разметка данных при помощи GPT-4 В этой статье мы расскажем о том, как можно использовать GPT-4 с целью настройки меток для различных задач. Читать...

19 649

👤Размерности качества данных: обеспечение качества данных с помощью Great Expectations В этой статье рассматриваются шесть размерностей качества данных: полнота, согласованность, целостность, вневременная актуальность, уникальность и валидность. Читать...

19 649

💪 Тренды, новые подходы и вызовы в ML-индустрии: онлайн-митап для специалистов в области машинного обучения Записываем в календари: 25 октября, ML Party, бесплатно по регистрации. Узнаете, как методы обучения с подкреплением позволяют повысить полезность, безопасность и правдивость генеративных моделей. Эксперты Яндекса объяснят, как они группируют предложения магазинов в карточки товаров и при чём тут HNSW и CatBoost, и расскажут о проекте на стыке ML-технологий и ecom-продукта. Регистрация…

19 649

🦾Как Guidance выводит ИИ на новый уровень: инструмент для эффективного управления моделями В данной статье мы рассмотрим его особенности и разберемся, что же это за "зверь". Читать...