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 19 943 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 685 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 644 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 943 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 01 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -97، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.61‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.18‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 319 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 835 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. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 02 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

19 943
المشتركون
-324 ساعات
-397 أيام
-9730 أيام
أرشيف المشاركات
photo content

Коты в коробочках, или Компактные структуры данных Читать...

Уходя уходи: почему не стоит принимать контроффер Читать...

Лучшие IT-выступления 2019 по версии Tproger: Data Science Смотреть...

Введение в ML для Java-разработчиков #1 / Задачи ML. Смотреть...

Введение в математическую логику 1. Базовые понятия - Смотреть... 2. Представление функций - Смотреть... 3. Самая сложная логическая задача - Смотреть... 4. Предикаты и кванторы - Смотреть... 5. Теории: интуиции - Смотреть... 6. Парадоксы и заключение

Визуализация границ решения классификатора на основе изображений. Читать...
Визуализация границ решения классификатора на основе изображений. Читать...

Как стать более ценным программистом Читать...

Алгоритмическая теория игр, курс лекций. Лектор — Михаил Вялый. Лекция 1 - Смотреть... Лекция 2 - Смотреть... Лекция 3 - Смотреть... Лекция 4 - Смотреть... Лекция 5 - Смотреть... Лекция 6 - Смотреть... Лекция 7 - Смотреть... Лекция 8 - Смотреть... Лекция 9 - Смотреть... Лекция 10 - Смотреть...

How to Learn Data Science for Free [EN] - хорошая статья, которая описывает путь обучения Data Science, включая ресурсы. Читать...

AI для людей: простыми словами о технологиях Читать...
AI для людей: простыми словами о технологиях Читать...

От избытка информации мы теряем внимание. Сейчас информации так много, что большая часть энергии уходит только на то, чтобы отсеять ту, которая нам не подходит. Разработчик и автор этого канала делает это за вас и рассказывает вкратце о том, что читает, оставляя за вами только выбор прочесть статью полностью или нет

Мы не можем доверять ИИ-системам, построенным на одном лишь глубоком обучении Читать...
Мы не можем доверять ИИ-системам, построенным на одном лишь глубоком обучении Читать...

Компания Ralient в рамках международного форума Autonet 2019 11 октября представила свой первый прототип беспилотного электрического шаттла R-shuttle. Это грузовой малотоннажный транспорт общей массой до 3,5 тонн. Шаттл будет в беспилотном режиме работать в городах и между ними. Запас хода электрического шаттла составит до 420 километров. Проект позволяет избежать долгой зарядки машины за счет созданий станций по быстрой замене аккумуляторных батарей. Компания планирует запустить свои шаттлы уже 2023 году для доставки грузов в магазины крупных ретейлеров. R-shuttle позволит в несколько раз снизить стоимость доставки для транспортных компаний. Ralient занимается разработкой системы беспилотного управления и проектированием шаттла. На текущий момент компания приступила к испытаниям шаттла на полигонах. Основой беспилотного шаттла служит система Mimir которая при помощи нейросетей и глубокого обучения, сочетает в себе функции управления, компьютерного зрения, предсказания дорожной обстановки и построения оптимального маршрута. Частная компания Ralient была основана в 2018 году в Санкт-Петербурге. На текущий момент основным проектом компании является R-shuttle и система беспилотного управления Mimir. ВИДЕО: https://www.youtube.com/watch?v=CNxXLOglRNk

Учебный план освоения глубокого обучения и нейросетей за 6 недель Читать...

Сегодня хочу порекомендовать уютный канал нашей боевой подруги Дашбордец. Даша подробно рассказывает как построить визуализацию так, чтобы dashboard выполнил свою задачу и помог пользователю принять решение. От методов бизнес-анализа до реализации на BI. Вкусные графики, интересные фичи и много другое. Подписывайтесь, там интересно.

25 прикольных вопросов для собеседования по машинному обучению Читать...

Алгоритм вычисления корня n-ой степени из произвольного положительного числа Читать...
Алгоритм вычисления корня n-ой степени из произвольного положительного числа Читать...

Тренды и прогнозы в Natural Language Processing Читать...

Big Data от А до Я. Часть 2: Hadoop Читать...