متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Science
الذهاب إلى القناة على Telegram
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science
تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 895 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 241 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 299 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 895 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 18 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -32، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -12، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.85%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.90% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 709 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 213 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, агентов, api, октября, разработчиков.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“DS
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
@pythonlbooks-📚
@programming_books_it -📚
Реестр РКН: https://clck.ru/3...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
41 895
المشتركون
-1224 ساعات
-157 أيام
-3230 أيام
أرشيف المشاركات
41 895
❓ Как мощные алгоритмы матричных разложений применяются в рекомендательных системах?
Расскажем на открытом уроке «SVD и ALS на службе рекомендательных систем», посвященному курсу Machine Learning. Advanced
✅ Изучим и применим на практике такие методы как SVD и ALS для построения рекомендательных систем
👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/c5hz/?erid=2W5zFK7DzBz
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
41 895
Strong law of large numbers for a branching random walk among Bernoulli traps
📕 Статья
@datascienceiot
41 895
Приглашаем на открытый урок «Инструменты обратного тестирования торговых стратегий» от Otus
Рассмотрим базовую методику и рассмотрим основные библиотеки для проведения обратного тестирования торговых стратегий.
✅ Практика: тест простой торговой стратегии
Оставляйте заявку на курс «ML для финансового анализа» и создайте торгового робота для автоматического проведения операций с оценкой уровня риска
👉 Регистрация на урок и подробности:
https://otus.pw/dIEW/?erid=2W5zFJC4rs2
#реклама
О рекламодателе
41 895
Implementing A Byte Pair Encoding (BPE) Tokenizer From Scratch
📕 Article
@datascienceiot
41 895
Repost from Machinelearning
🖥 Только что Google опубликовали один из лучших официальных гайдов по ИИ-агентам. И его действительно стоит прочитать.
В нем содержится все, что вам нужно знать:
> Описание агентов, компонентов и когнитивных архитектур.
> Разобраны инструменты по работе с агентами: расширения, написании функций и хранилища данных.
> Описываются методы обучения для повышения производительности агентов.
> Описываются методы создания агентов с использованием LangChain и LangGraph
▪ Читать гайд
@ai_machinelearning_big_data
#aiagents #ai #llm #ml #machinelearning
41 895
Mathematicians and physicists alike will jump on this Representation theory primer by Etingof, Hensel, Golberg++
📕 Paper
@datascienceiot
41 895
Приглашаем вас на открытый вебинар: «Как увеличить число обнаружений YOLO?» OTUS.RU
📚На вебинаре вы узнаете на практике:
+Необходимые нюансы с библиотекой по работе с YOLO моделями
+Как увеличивать чисто детекций и инстанс сегментаций с использованием патчевых подходов инференса
+Что нужно для запуска на видеопотоке нейронной сети в базовом и патчевом режиме
+Теорию патчевых методов обработки
🚀В результате вебинара вы научитесь:
-Работать с нейронной сетю на изображениях и видео в базовом и патчевом подходе
-Автопатчингу и сможете его применить для увеличения числа детекций
*а также познакомитесь с библиотекой patched_yolo_infer
Участники вебинара получат скидку🎁 на курс «Компьютерное зрение»
👉Регистрируйтесь по ссылке: OTUS.RU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
#реклама
О рекламодателе
41 895
"Fundamentals of Linear Algebra" by James B. Carrell
Link: personal.math.ubc.ca/~carrell/NB.pdf
41 895
+4
📚 Новогодние праздники продолжаются и пришло время провести крутой розыгрыш.
На этот раз мы разыграем целых 3 места на наших курсах и целую коллекцию актуальных книг для изучения и погружения в машинное обучение и python.
Условия просты:
• подписаться на Pythonl
• подписаться на Поступашки
Победители рандомно получат доступы к курсам или одну из книг, которые перечислены ниже:
— System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью | Сюй Алекс
— Алгебра, топология, дифференциальное исчисление и теория оптимизации для компьютерных наук и машинного обучения
— Глубокое обучение Курвилль Аарон, Гудфеллоу Ян
— Как быть успешным в Data Science.
— Все, что нужно, чтобы понимать математику в одном толстом конспекте
Итоги подведем при помощи бота, который рандомно выберет победителя. Всем удачи ❤️
• подписаться на Pythonl
• подписаться на Поступашки
#Конкурс
41 895
Lecture Notes on Principal Component Analysis by Laurenz Wiskott
📕 lectures
@datascienceiot
41 895
🤖 Искусственный интеллект уже давно перестал быть чем-то фантастическим. Сегодня он окружает нас повсюду: начиная от голосовых помощников в смартфонах и заканчивая сложными системами машинного обучения, управляющими финансовыми рынками. Сейчас ИИ помогает решать самые разные задачи — например, повышать релевантность поисковой выдачи.
Так, Авито представил новую версию поиска, которая позволит в два раза сократить количество неподходящих предложений в поисковой выдаче. Этого удалось достичь с помощью собственной технологии ранжирования — Avito Ranker 3.
Теперь вместо того, чтобы полагаться исключительно на время размещения объявления, система уделяет внимание качеству контента, цене товара и уровню сервиса продавца, отметил старший директор Авито по продукту Иван Зимин.
Эти изменения привели к повышению релевантности поисковых результатов на 25%, что означает, что пользователи получают именно те предложения, которые им действительно интересны. Алгоритмы Авито анализируют более 100 различных параметров, включая персональные предпочтения покупателя, рейтинг и отзывы продавцов, конкурентоспособность цен и удаленность продавца от покупателя.
41 895
Repost from Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
⚡️ Scala for machine learning
📕 Книга
@machinelearning_books
