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

الشبكة:Frontender's notes [ru]روسيا33 728 التكنولوجيات والتطبيقات6 730...

📈 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 19 991 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 730 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 728 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 991 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 22 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -88، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -13، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.15‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.63‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 630 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 725 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 23 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

19 991

المشتركون

-1324 ساعات

-487 أيام

-8830 أيام

1 630

عرض المشاهدات

~ 72524 ساعات

~ 85448 ساعات

8.15%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

19 989

💪 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…

19 989

🦾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...

19 989

👤Каталог данных — почему без него непросто и как всё организовать с максимальной пользой В этой статье автор расскажет о проблематике работы с данными (и о доверии), и о плюсах, которые даст вам каталог данных. Читать...

19 989

Бизнес, данные и кибер-футуризм: Alfa Data Science Meetup #3 🪩 27 октября в Екатеринбурге пройдет хардовый Alfa DS Meetup #3 Business. Участникам предложат посмотреть на ценности, метрики и особенности CLTV через призму бизнеса и аналитики. Ребята из Альфы расскажут о том, как успешно справляются с рутиной с помощью машинного обучения, а также всех гостей ждет два отдельных трека докладов. Только для очных зрителей будет доступна закрытая панельная дискуссия с приглашенными спикерами из билайна и СберМаркета про особенности разработки и применения моделей CLTV и Networking Party. Когда: 27 октября в 19:00 (по местному времени) Где: г. Екатеринбург, ул. Горького, д. 7А (офис Альфа-Банка) + онлайн-трансляция Успейте зарегистрироваться на митап по ссылке — количество мест ограничено! Реклама. АО "АЛЬФА-БАНК" erid: 2Vtzqxm7VW4

19 989

🦙Как «воспитать ламу» и ускорить ML-эксперименты В этой статье мы рассмотрели проведение ML-экспериментов от подготовки данных до деплоя инференс-инстансов. Читать...

19 989

🧠Потоковая обработка данных: анализ альтернативных решений В этой статья я хочу сделать краткое сравнение между двумя opensource-продуктами Apache Spark и Flink, а также рассказать об одной интересной особенности Spark, которую мы реализовали в коннекторе. Читать...

19 989

ML&DS митап от Ozon Tech 25 октября | 19:00 мск онлайн и офлайн Ozon собрал экспертов по машинному обучению и data science, чтобы устроить оверполезный вечер. Что обсудят: 1. Общую логику обучения нейросетей, выкатку DeepFM в прод и подводные камни в процессе. 2. Компоненты ML-инфраструктуры Ozon, результаты и планы её развития. 3. Какие алгоритмы оптимизации и машинного обучения используют команды для управления ставками в рекламных кампаниях. 4. Устройство поисковых подсказок в Ozon и процесс внедрения в них персонализации. 5. Любую важную для вас тему со спецами Ozon Tech в перерывах между докладами за пиццей🍕 Бронируйте себе место в офисе для живого общения или регистрируйтесь на онлайн. Зарегистрироваться

19 989

😶‍🌫MLOps в билайн: как катить машинное обучение в production без ML-инженеров. Часть I В этой статье речь пойдет о нашем опыте создания ML-платформы, которая помогает дата-сайентистам самостоятельно управлять всем жизненным циклом ML-моделей — от разработки до постановки в production. Читать...

19 989

👤Как PaaS решил проблемы стандартизации разработки сервиса одной утилитой В этой статье автор расскажет, почему этот инструмент так важен для разработчика и что он умеет, а что нет. Читать...

19 989

Erid: Kra23aR2o 28 октября стриминг выйдет за пределы ваших экранов на конференции PlayButton 2023 Спикеры из команд разработки соберутся на большой конференции Кинопоиска о стриминге и обсудят, как из смелых идей появляются фичи и продукты будущего. Ребята поделятся решениями, которые создают и развивают на контентных сервисах, расскажут про умные рекомендации и работу с платформами. Приходите, чтобы узнать, как из мира фантазий создаётся реальность. В программе доклады про нейросети, генеративные технологии и другие решения, которые уже сейчас упрощают жизнь разработчикам. Мероприятие пройдёт онлайн и оффлайн в Москве. Чтобы стать участником, нужно заполнить анкету и пройти модерацию. Количество мест ограничено. Реклама. ООО «КИНОПОИСК» ИНН 7710688352

19 989

🖥Построение ML-пайплайна для рекомендательной системы с помощью Google Cloud Platform В этой статье автор рассмотрит опыт по построению end-to-end рекомендательной ML-системы визуального поиска похожих товаров с помощью инструментов, предоставляемых облачной платформой. Читать...

19 989

🥸Kornia — библиотека компьютерного зрения В этой статье я расскажу о библиотеке для решения задач компьютерного зрения. Читать...

19 989

💥Прокачайтесь бесплатно в машинном обучении на бесплатных Тренировках по ML от Яндекса ML — новое направление Тренировок от Яндекса, которое посвящено классическому машинному обучению. Курс разработан совместно со Школой анализа данных и подойдёт для выпускников технических вузов и начинающих ML-специалистов. Тренировки пройдут с 30 октября по 29 ноября. Тренировки по ML — это отличная возможность прокачаться в теме, закрепить знания и подготовиться к отбору в IT-компанию. Здесь вас ждут лекции от экспертов Яндекса, домашние задания и еженедельные онлайн-разборы. 🏆 Участники, которые проявят себя лучше других, получат фаст-трек в Яндекс, а те, кто пройдёт больше половины курса — сертификат о прохождении, который украсит портфолио. Как проходят Тренировки по ML 1️⃣ Регистрируетесь: участвовать могут все желающие бесплатно и без конкурсного отбора. Старт Тренировок 30 октября. 2️⃣ Смотрите лекции и самостоятельно решаете задачи, которые определяют ваше место в рейтинге участников 3️⃣ Проверяете себя на еженедельных онлайн-разборах 4️⃣ Получаете награды от Яндекса Я в деле! Если вы уже чувствуете себя уверенно в направлении ML, то скорее подавайте заявку к нам на стажировку.

19 989

😵‍💫О точности вычислений: как не потерять данные в цифровом шуме В этой статье я рассмотрю процесс потери точности вычислений, а также расскажу в чём же причина ошибок, если железо работает исправно, а в софте нет багов, влияющих на вычисления. Читать...

19 989

📚Введение в библиотеку Diffusers и диффузионные модели В этой статье автор расскажет как работать с сотнями предобученных моделей класса Stable Diffusion для создания изображений и аудио. Читать...

19 989

📊MLOps на примере прогноза движений акций с помощью MLRun В этой статье автор расскажет о применении MLRun в качестве инструмента MLOps. Читать...

19 989

🧐Airflow vs NiFi: исследуем оркестратор для формирования витрин данных В этой статье мы рассмотрим два известных инструмента: Airflow и NiFi, а также постараемся выявить их сильные и слабые стороны. Читать...

19 989

🤖Опенсорс-библиотеки для Python: 40+ вариантов, как упростить жизнь начинающего дата-сайентиста В этой статье автор рассмотрит опенсорсные библиотеки Python, сгруппированные по областям практического применения. Читать...

19 989

❄️Контроль за дрейфами предсказательных моделей и Popmon В данной статье я расскажу, что такое дрейф моделей, почему важно следить за ними, и как это можно сделать с помощью библиотеки Popmon. Читать...

19 989

💾Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2 В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Читать...