![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
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]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
📈 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 19 659 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 684 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 399 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 659 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 09 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -107، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.48%. 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 1 471 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 881 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
- 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 10 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
19 659
المشتركون
-824 ساعات
-297 أيام
-10730 أيام
أرشيف المشاركات
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
🔉 MeloTTS is a high-quality multi-lingual text-to-speech library
MeloTTS — это высококачественная многоязычная библиотека преобразования текста в речь от MyShell.ai.
▪️Github
▪️Project
▪️Docs
@Devsp — Подписаться
⁉️ Интересуетесь геометрическими методами в компьютерном зрении?
🔥 Приходите на открытый вебинар - «Геометрические методы в компьютерном зрении на примере библиотеки Kornia»
Начало: 28 марта, 20:00 МСК | Участие бесплатное
💻 Вы узнаете:
— какие геометрические методы применяются в компьютерном зрении
— как регрессировать матрицу гомографии при помощи моделей глубокого обучения
— как «сшить» снимки в панораму при помощи библиотеки kornia
👉 Урок проведёт Антон Витвицкий (к.ф. - м.н.), эксперт по компьютерному зрению и глубокому обучению, руководитель команды компьютерного зрения в Boost.Inc.
После вебинара можно записаться на курс «Компьютерное зрение». Курс доступен для приобретения в рассрочку.
🟢 Записаться на событие - https://otus.pw/QIc9/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
📦 Quantization Deep Dive, или Введение в современную квантизацию
Квантизация – это переход от типа данных с большим числом бит, например, float32 к типу с меньшим числом, такому как int8. Более компактное представление данных помогает экономить ресурсы и в целом улучшает пользовательский опыт. ML-разработчик Яндекса рассказал, как работает квантизация, рассмотрел методы и подсказал, в какой момент лучше квантизовать модель.
📚 Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/800945/
@Devsp — Подписаться
Графический процессор NVIDIA H100 от immers.cloud.
Специальное предложение от 395 руб /час.
H100 превосходит предыдущее поколение NVIDIA A100 Tensor Core GPU в 2 раза, ускоряя работу с AI/ML моделями. 528 тензорных ядер 4-го поколения и 16 896 ядер CUDA позволяют сократить использование памяти и повышают производительность, сохраняя высокую точность для больших языковых моделей.
Видеопамять NVIDIA HBM2e 80 ГБ обладает высокой пропускной способностью 3,35 ТБ/с и низким энергопотреблением. Лучшее решение для крупномасштабных задач LLM, анализа данных и научных вычислений, требующих большого объема памяти.
Поддержка CUDА обеспечивает совместимость с софтом и библиотеками для AI/ML.
Поддержка OpenACC упрощает разработку параллельных приложений и максимизирует использование GPU.
Подписчикам паблика дарим выгодный бонус: +20% к пополнению счета.
👉 Забрать бонус 👈
Реклама. ООО "ДТЛ". ИНН 9717073792
🔥 Diffusion360: Seamless 360 Degree Panoramic Image Generation based on Diffusion Models.
Цель базы данных панорам SUN360 — предоставить академическим исследователям в области компьютерного зрения, компьютерной графики и компьютерной фотографии, познания и нейронауки, человеческого восприятия, машинного обучения и интеллектуального анализа данных полную коллекцию аннотированных панорам, охватывающих полный обзор 360x180 градусов.
🖥Code: https://github.com/archerfmy/sd-t2i-360panoimage
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2311.13141v1
🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sun360
@Devsp — Подписаться
🚀 Graph Prompt Learning: A Comprehensive Survey and Beyond
Целью этого репозитория является предоставление тщательно подобранного списка исследовательских работ, в которых исследуются подсказки на графиках.
🖥Code: https://github.com/wxxshirley/awesome-graph-prompt
🦾 Project: https://graphprompt.github.io/
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2311.16534v1
@Devsp — Подписаться
Регистрируйтесь на конкурсы на площадке GitVerse и получайте возможность выиграть 500 тыс. руб!
Объявляем о начале регистрации на конкурсы от GitVerse в рамках олимпиады «IT-Планета 2024».
Вас ждут два трека, увлекательные задания и призовой фонд в размере 500 тыс. рублей *!
До 31 марта регистрируйтесь в конкурсе и проходите отборочное тестирование на платформе для разработчиков GitVerse от СберТеха. Можно выбрать из двух направлений:
👉 «Прикладное программирование if...else»
Это конкурс для разработчиков в возрасте от 18 до 35 лет, которые создают прикладное ПО.
Требования к участникам — знание C/C++/Java/Python, понимание алгоритмов и умение применять их на практике.
Вас ждут прикладные задачи, связанные с разработкой серверной части. А в случае успешного прохождения второго этапа — очный финал!
Подробные условия конкурсов и регистрация.
👉 «Разработка игр – GameDev»
Это соревнование для разработчиков игр в возрасте от 18 до 35 лет. Участвовать можно самостоятельно или вместе с командой до 4 человек.
Требования — отличное понимание игровых механик, знание всех аспектов движков и умение выбирать правильное решение для прототипирования игры.
Каждый конкурс состоит из трех этапов: отборочное тестирование, основной этап — отправка проектов или решение прикладных задач, — и очный финал.
Подробные условия конкурсов и регистрация.
Следите за новостями и удачи в конкурсах!
*За вычетом НДФЛ
🦾 StyleTTS 2: Towards Human-Level Text-to-Speech through Style Diffusion and Adversarial Training with Large Speech Language Models
StyleTTS 2 — модель преобразования текста в речь (TTS), которая использует диффузию стилей и состязательное обучение с помощью больших моделей речевого языка (SLM) для достижения синтеза TTS на человеческом уровне.
StyleTTS 2 отличается от своего предшественника тем, что моделирует стили как скрытую случайную величину с помощью моделей диффузии, чтобы генерировать наиболее подходящий стиль для текста, не требуя эталонной речи, достигая эффективной скрытой диффузии, одновременно используя разнообразный синтез речи, предлагаемый моделями диффузии.
🖥Github: https://github.com/yl4579/StyleTTS2
🔥Colab: https://colab.research.google.com/github/yl4579/StyleTTS2/blob/main/
⚡️Demo: https://huggingface.co/spaces/styletts2/styletts2
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2306.07691
🌟 Demo: https://seamless.metademolab.com/expressive
🥩Page: styletts2.github.io
@Devsp — Подписаться
🖥 Self-conditioned Image Generation via Generating Representations
RCG — это платформа для самостоятельной генерации изображений, которая обеспечивает производительность безусловной генерации изображений SOTA в ImageNet 256x256, устраняя давний разрыв в производительности между безусловной и классовой генерацией изображений.
🖥Github: https://github.com/LTH14/rcg
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701
🌟 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@Devsp — Подписаться
🔥 Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation
Seamless — это семейство моделей искусственного интеллекта, которые обеспечивают более естественное и аутентичное общение на разных языках.
SeamlessM4T — это масштабная многоязычная мультимодальная модель машинного перевода, поддерживающая около 100 языков.
SeamlessM4T служит основой для SeamlessExpressive, модели, которая сохраняет элементы просодии и голосового стиля на разных языках, и SeamlessStreaming, модели, поддерживающей синхронный перевод и потоковую передачу ASR примерно для 100 языков.
🔥Hugging face demo: https://huggingface.co/collections/facebook/seamless-communication-6568d486ef451c6ba62c7724
⚡️BLog: https://ai.meta.com/blog/seamless-communication/
📚Paper: https://scontent.fbkk5-5.fna.fbcdn.net
🌟 Demo: https://seamless.metademolab.com/expressive
🖥Github: https://github.com/facebookresearch/seamless_communication
@Devsp — Подписаться
🔥 Clarity-Upscaler: Open-Source
ClarityAI — это программа масштабирования высокого разрешения, которая также может улучшить ваши изображения и добавить детали. Вы можете решить, насколько хотите, чтобы ИИ добавлял детали к вашим изображениям.
▪ code: https://github.com/philz1337x/clarity-upscaler
▪ page: https://clarityai.cc
@Devsp — Подписаться
📚 LlaVa Demo with LlamaIndex
LlaVa+Replication позволяет нам локально запускать анализ изображений и объединять мультимодальные знания с нашей системой, основанной на знаниях RAG.
🖥Github: https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/examples/multi_modal/llava_demo.ipynb
🔍Colab: https://colab.research.google.com/github/run-llama/llama_index/blob/main/docs/examples/multi_modal/llava_demo.ipynb
🪩Paper: https://arxiv.org/abs/2304.08485
💻Website: https://llava-vl.github.io/
🔥YouTube: https://youtube.com/watch?v=k7i2BpeLUss
@Devsp — Подписаться
HOSTKEY – международный хостинг-провайдер предлагает в аренду выделенные и виртуальные GPU-серверы с почасовой или месячной оплатой.
🔥Доступны конфигурации с игровыми картами RTX4090 и профессиональными RTX A500 24Gb и Tesla H100 / A100 80Gb. Дата-центры в России, Нидерландах и Исландии. Скидки до 30%. Стоимость от 10 руб./ч или 7 500 руб. в месяц.
HOSTKEY предлагает гранты для перспективных проектов в области Data Science и для победителей конкурсов по исследованию данных на платформе Kaggle и других площадках.
Спрос на серверы высокий, количество серверов ограничено.
🔥Закажите сервер сегодня или оставьте заявку на предзаказ.
erid: LjN8KC8tw
⚡️ Генеративные нейросети Яндекса попали в международный рейтинг ИИ-разработок
Сообщество дата-саентистов, ML-экспертов и энтузиастов в сфере ИИ AIPort опубликовали первый международный рейтинг Global Generative AI Landscape 2024. В него вошли текстовая YandexGPT и мультимодальная YandexART. Также компания стала одной из 11 мировых игроков, которые создали более одного типа GenAI-моделей.
@Devsp — Подписаться
Станьте аналитиком данных с нуля на курсах Яндекс Практикума:
→ 1С-аналитик
→ Аналитик данных
→ Системный аналитик
→ Бизнес аналитик
→ Специалист по Data Science
◾️ Выберите профессию исходя из личных предпочтений и начните учиться бесплатно.
⚡20 марта в 20.00 мск приглашаем на открытый урок курса “Reinforcement Learning” в OTUS, на котором построим торгового агента с использованием фреймворка FinRL.
На эфире мы:
- посмотрим на один из свободно распространяемых фреймворков для моделирования финансового рынка;
- узнаем, как реализовать модель и построить торгового агента в несколько строк кода с использованием FinRL;
- ответим на все возникающие вопросы.
👉Регистрация https://otus.pw/l3Zc/?erid=LjN8K3eXi
💡Обучение на курсе позволит применять алгоритмы RL для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику и решение финансовых задач, таких как управление финансовым портфелем и задачи кредитного скоринга. При поступлении в группу возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
🖼 AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning
Модуль Plug-and-Play, превращает большинство моделей сообщества в генераторы анимации без необходимости дополнительного обучения.
🖥Github: https://github.com/guoyww/animatediff/
💻Colab: https://colab.research.google.com/github/camenduru/AnimateDiff-colab/blob/main/AnimateDiff_colab.ipynb
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2307.04725
📁Project: https://animatediff.github.io/
@Devsp — Подписаться
erid: LjN8KZtnU
Почему стоит прокачивать свои навыки в Machine Learning в 2024 году?
Это верный способ не отстать от индустрии, которая развивается со скоростью света — а значит постоянно расти в зарплате и открывать новые карьерные возможности.
При этом важно учиться у тех, кто сам работает с машинным обучением в крупных компаниях — например, у преподавателей «karpov.courses» на курсе Start ML.
Программа построена так, чтобы любой желающий мог разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей.
Обучение включает в себя и теорию, и отработку знаний на практических задачах, поэтому через 7 месяцев обучения вы сможете уверенно выйти на рынок и начать искать работу по новой профессии.
Как показывает статистика, 89% студентов школы находят работу в течение трех месяцев после обучения.
Курс стартует 14 марта — присоединяйтесь: https://clc.to/n0-ZrA
Получите скидку 5% по промокоду DEVSP до 28.03.2024
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
