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 20 019 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 722 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 728 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 019 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -73، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.09‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.89‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 619 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 779 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 20 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

20 019
المشتركون
-924 ساعات
-557 أيام
-7330 أيام
أرشيف المشاركات
​​👨‍💻LLM-CodeSlim: Автоматическое сжатие и очистка кода для эффективного использования с LLM В этой статье автор расскажет о оптимизации исходного кода для использования с большими языковыми моделями, что может быть полезно для программистов и разработчиков, использующих LLM. Читать...

​​🤖OpenAI о новых моделях ИИ, которые умеют рассуждать В этой статье автор вы узнаете об ограничениях бета-версии, о том, как работает новая модель OpenAI, особенностях промптинга и других тонкостях. Читать...

​​🧐Мониторинг токсичного контента в AI продуктах В этой статье рассматривается процесс сбора данных, применение моделей машинного обучения (таких как distilbert и toxic bert) и метрики для оценки их эффективности. Читать...

​​👥Как мы строили сквозную аналитику и укрощали бизнес-требования В этой статье расскажу, как и почему мы решили внедрить сквозную аналитику в компанию, с какими сложностями столкнулись и как побеждали бизнес-требования. Читать...

Как получить офер в AI VK и Дзен для ML- и Backend-разработчиков С 16 по 20 сентября пройдёт Late Night Offer для ML- и Backe
Как получить офер в AI VK и Дзен для ML- и Backend-разработчиков С 16 по 20 сентября пройдёт Late Night Offer для ML- и Backend-разработчиков, где за два-три вечера вы можете получить офер от VK. Общайтесь с рекрутерами, выбирайте команды, проходите техсобеседования с тимлидами и финальные интервью. После успешного прохождения всех этапов вы можете получить офер в тот же день. Отклики принимаются до 15 сентября включительно. Откликнуться

​​😎Real-time-распознавание лиц: методы обучения быстрых и точных моделей для работы на мобильных девайсах В этой статье я расскажу про постановку задачи распознавания лиц, подходящие мобильные архитектуры, обучение распознаванию лиц на больших объемах данных и способы повысить точность маленькой архитектуры. Читать...

🎉МТС Web Services запустили подкаст PRO Данные — о больших данных в облаках! 🌟В первом выпуске гости обсудили облачные хран
🎉МТС Web Services запустили подкаст PRO Данные — о больших данных в облаках! 🌟В первом выпуске гости обсудили облачные хранилища, их возможности и зачем они нужны бизнесу. Участники: 🌟Крестина Андреева, руководитель центра Data MTС Web Services 🌟Антон Близгарев, директор по развитию облачных продуктов Arenadata 🌟Максим Ситников, ведущий выпуска 📊 Количество данных растёт экспоненциально: расширять физические системы становится очень дорого, локальное хранение перестаёт быть рентабельным. Размещение в облаке серьёзно удешевляет хранение и переносит затраты из капитальных в операционные. А ещё позволяет добиться нужной производительности и модернизировать хранилища on-prem, которые «так исторически сложились». 🎙 Другие плюсы хранения данных в облаке, тенденции развития индустрии и интересные инсайты — в подкасте! Смотрите и слушайте где удобно. 🎼VK видео 🎼Mave 🎼Строки 🎼Яндекс.Музыка 🎼Apple Podcasts Реклама. Информация о рекламодателе.

​​👤Большие и чёрные (ящики): что мы знаем о том, как «думают» нейросети? В этой статье мы попробуем разобраться: а как вообще учёные пытаются подойти к этому вопросу, насколько вероятен здесь успех, и что всё это означает для всех нас как для человечества. Читать...

​​👤Большие и чёрные (ящики): что мы знаем о том, как «думают» нейросети? В этой статье мы попробуем разобраться: а как вообще учёные пытаются подойти к этому вопросу, насколько вероятен здесь успех, и что всё это означает для всех нас как для человечества. Читать...

🎉МТС Web Services запустили подкаст PRO Данные — о больших данных в облаках! 🌟В первом выпуске гости обсудили облачные хранилища, их возможности и зачем они нужны бизнесу. Участники: 🌟Крестина Андреева, руководитель центра Data MTС Web Services 🌟Антон Близгарев, директор по развитию облачных продуктов Arenadata 🌟Максим Ситников, ведущий выпуска 📊 Количество данных растёт экспоненциально: расширять физические системы становится очень дорого, локальное хранение перестаёт быть рентабельным. Размещение в облаке серьёзно удешевляет хранение и переносит затраты из капитальных в операционные. А ещё позволяет добиться нужной производительности и модернизировать хранилища on-prem, которые «так исторически сложились». 🎙 Другие плюсы хранения данных в облаке, тенденции развития индустрии и интересные инсайты — в подкасте! Смотрите и слушайте где удобно. 🎼VK видео 🎼Mave 🎼Строки 🎼Яндекс.Музыка 🎼Apple Podcasts Реклама. Информация о рекламодателе.

⚡Хакатон IT INNO HACK Кейс №1: Record Linkage для данных о клиентах. Разработай алгоритмы и методы для решения задачи о нахождении и объединении записей, которые относятся к одному и тому же клиенту из разных информационных систем. Кейс №2: Система управления проектами. Создай высокопроизводительное приложение для управления проектами, которое будет включать в себя функционал для работы с задачами, пользователями и интеграции с внешними системами. 👨‍💻Кого мы ждём? Студентов, junior, middle разработчиков; ML-специалистов, NLP- специалистов; Frontend-разработчиков, Backend-разработчиков, Fullstack-разработчиков, разработчиков CRM-систем, DevOps-инженеров. 📆 Даты хакатона: 27 - 29 сентября 📌Формат: Онлайн 📍Дедлайн регистрации: 23:59 23 сентября 🏆Призовой фонд: 600.000 рублей Подробная информация и регистрация: https://tglink.io/4de4a98b8506

​​⚡️ML-подход к заблаговременному предотвращению оттока рекламодателей В этой статье мы опишем систему для заблаговременного предотвращения оттока рекламодателей, основанную на машинном обучении (ML, Machine Learning). Читать...

МТС Web Services представила новое направление на форуме Kazan Digital Week — ИИ-облако. Оно поможет компаниям ускорить внедрение искусственного интеллекта без инвестиций в собственное оборудование. В его основе находится инфраструктура с графическими ускорителями для обучения и работы с ИИ. На основе GPU компании смогут самостоятельно развернуть необходимое для работы с ИИ программное обеспечение, либо использовать «из коробки» уже готовые решения, доступные в ИИ-облаке. Например, ML-платформу – специализированное ПО, позволяющее автоматизировать процесс обучения моделей искусственного интеллекта, а также упрощающее их внедрение в бизнес-процессы компаний и последующую работу с ними. Также в рамках ИИ-облака будут доступны готовые к работе «из коробки» сервисы MTS AI. Такие как Cotype – большая языковая модель, созданная для работы с корпоративными данными, Audiogram - платформа синтеза и распознавания речи на основе нейронных сетей с возможностью управления интонацией, ударениями и другими параметрами и сервис речевой аналитики WordPulse.

​​🤓OneGen: эффективная однопроходная унифицированная генерация и извлечение для LLM Структура объединяет традиционно раздельные подходы к обучению для генерации и поиска, включая токены поиска, сгенерированные авторегрессионно. Это позволяет одному LLM обрабатывать обе задачи одновременно в едином прямом проходе. Мы проводим эксперименты с двумя различными типами составных задач, RAG и связыванием сущностей, чтобы проверить подключаемость, эффективность и результативность OneGen в обучении и выводе. Кроме того, наши результаты показывают, что интеграция генерации и поиска в одном контексте сохраняет генеративные возможности LLM, одновременно улучшая производительность поиска. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @DevspПодписаться

​​🤔Как давать нейросети задания, чтобы она вас понимала В этой статье поговорим о том, как взаимодействовать с искусственным интеллектом, чтобы он выдавал качественный результат. Читать...

Repost from Data Secrets
Розыгрыш Machine Learning футболок В честь запуска сайта с ML-вакансиями команда Data Secrets запускает розыгрыш 10 футболок
Розыгрыш Machine Learning футболок В честь запуска сайта с ML-вакансиями команда Data Secrets запускает розыгрыш 10 футболок для истинных любителей глубокого обучения. Это лимитированная линейка нашего бренда. Каждая футболка – целый альманах, на котором любой найдет любимую архитектуру. Гарантирует +100 очков к прохождению собеса или экзамена Для участия нужно всего лишь быть подписанным на два наших канала: @data_secrets и @data_secrets_career, – и нажать кнопку "Участвовать" под этим постом. Итоги подведем 18 сентября в 18:00. Желаем удачи!

​​🫥Как найти иголку в стоге сена? Или обзор Retrieval Algorithms В этой статье мы рассмотрим информацию о всех наиболее известных и применяемых алгоритмах поиска, с описаниями и материалами для более глубокого изучения. Читать...

​​🧐Обзор бенчмарков для тестирования LLM (больших языковых моделей) В этой статье мы рассмотрим подробный список самых популярных бенчмарков для оценки LLM. Читать...

Системный аналитик, присоединяйся к Сберу! 👌 Мы разрабатываем аналитическую платформу по управлению эффективностью организац
Системный аналитик, присоединяйся к Сберу! 👌 Мы разрабатываем аналитическую платформу по управлению эффективностью организации. Наша цель – создать «сердце» платформы: общие технологические сервисы для разработчиков и low/no-code инструменты, которыми будут пользоваться аналитики для реализации бизнес-логики. Чем предстоит заниматься ⤵️ 👉 сбором, детализацией, уточнением и согласованием требований 👉 проработкой и подготовкой типовых решений для использования общих сервисов 👉 разработкой технической документации для разработчиков 👉 контролем реализации требований на всех этапах жизненного цикла разработки. Читай подробности и откликайся на вакансию по ссылке 💁