现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Data Science | Machinelearning [ru]
前往频道在 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
显示更多📈 Telegram 频道 Data Science | Machinelearning [ru] 的分析概览
频道 Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 19 980 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 706，并在 俄罗斯 地区排名第 33 686 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 19 980 名订阅者。
根据 25 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -75，过去 24 小时变化为 -8，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 7.47%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.67% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 492 次浏览，首日通常累积 733 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 6。
- 主题关注点： 内容集中在 llm, nvidia, контекст, openai, архитектура 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“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”
凭借高频更新（最新数据采集于 26 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
19 980
订阅者
-824 小时
-457 天
-7530 天
帖子存档
🎁ChatGPT показала 5 тысяч самых опасных файлов, с помощью которых можно легко взламывать сайты
Автор попросил нейросеть ChatGPT, представить, что она создала сайт и забыла удалить из корневой папки файлы, которые могут представлять наибольшую ценность для злоумышленников. В этой статье вы узнаете что из этого вышло.
Читать...
🤔Как написать пайплайн для чтения рукописного текста
В этой статье мы, команда Sber AI, расскажем о пайплайне для распознавания текста и о нюансах обучения HTR‑моделей, а также поделимся датасетом школьных обезличенных тетрадей. Это почти 2 тысячи страниц с полной разметкой полигонов слов.
Читать...
🚀Кроссовки с машинным обучением. Как стартап хочет сделать революцию в ходьбе
Стартап Shift Robotics из Питтсбурга изобрел «обувь», которая позволяет ходить на 250% быстрее. При этом человек не затрачивает никакой дополнительной энергии. Такая пара кроссовок стоит 1400 долларов. Дороже любых Yeezy's в разы. Но зато — в буквальном смысле самая быстрая обувь в мире, которая способна превратить вас в Майкла Джексона на максималках.
Читать...
⚡О трёх существенных недостатках известных алгоритмов обучения с подкреплением
Уже несколько десятилетий существуют такие алгоритмы машинного обучения с подкреплением, как Q-learning и REINFORCE. До сих пор часто применяется их классическая реализация. К сожалению, эти алгоритмы не лишены фундаментальных недостатков, значительно усложняющих обучение хорошей политике. Рассмотрим три основных недостатка классических алгоритмов обучения с подкреплением, а также решения, направленные на их преодоление.
Читать...
Ваша цель – погрузиться в новые практики и инструменты дата-инжиниринга или понять, подходит ли вам эта сфера? Тогда пора на обучение!
NewProLab запускает 12-й обновленный поток интенсивной онлайн-программы Data Engineer, который подойдет для дата-инженеров, аналитиков данных, бэкенд-разработчиков, техлидов и менеджеров.
За 8 недель обучения вы получите:
• 20 интенсивных занятий с преподавателями в зуме
• 6 лабораторных работ - задач с реальными данными
• Общий чат с участниками и поддержку координатора
В конце обучения вы научитесь решать задачи DE, структурируете ваши знания и поработаете с облачным кластером для решения лаб с реальными данными, освоите необходимые навыки настройки инфраструктуры и devops-практики для своих data-решений. А все материалы программы останутся у вас навсегда!
Старт программы 27 марта
Подробная информация и регистрация по ссылке.
Бонус: Получите скидку 23% при покупке программы по промокоду birthday23.
🔥 В чем суть методов ансамблирования Bagging, Random Forest и Gradient Boosting?
Узнайте и примените их на практике 22 марта в 18:00 на открытом уроке онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS.
Тема: «Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении»
💻 На уроке разберем:
— Основные подходы к ансамблированию, которые сегодня используют в ML
— Популярные техники ансамблирования: Bagging, Random Forest и Gradient Boosting
— Когда и как их стоит применять для решения ML-задач
Урок будет полезен IT-специалистам, которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science.
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/Ex8i/
😏Я только спросить: разводим ChatGPT на откровенность по методу Илона Маска
О том, что чат-бот ChatGPT от OpenAI настроен жёстко фильтровать контент во избежание "срыва толерантности", доносится из каждого утюга.
А можно ли пробить холст на стене OpenAI и заглянуть в жестяной череп? Вдруг там лишь паутина, да дохлые мыши? Попробуем проделать этот опыт вместе с Илоном Маском.
Читать...
22 марта в 19:00 ШАД Helper проводит вебинар по теме «Как пройти Data Science собеседование».
Мы расскажем, как войти в мир IT со стороны Data Science, каким образом подготовиться к собеседованию в хорошую компанию.
О чем вебинар?
- Поговорим про собеседования в топовые IT компании
⁃ Разберем типичные вопросы и задачи с собеседований на Junior позицию в Data Science
⁃ Расскажем про ШАД Helper, как происходит обучение
⁃ Познакомим вас с нашими преподавателями
Гости эфира:
Александр Лыков — академический руководитель в ШАД Helper.
Андрей Канунников — преподаватель по алгебре и дискретной математике в ШАД Helper.
Егор Илларионов — преподаватель по теории вероятностей в ШАД Helper.
Ирина Пионтковская — Head of Moscow Speech & Dialogs team in Huawei Noah's Ark Lab, а также руководителем прикладных исследовательских проектов в iPavlov.
В конце вебинара каждый участник получит от нас бонус!
Регистрация по ссылке 👉🏼 https://clck.ru/33mHAL
👾Отгадай слово: как мы создали игру с элементами машинного обучения и вышли в ноль за 2 месяца
Автор - главный разработчик игры «Отгадай слово» — игра, в которой нужно угадать слово, поняв логику искусственного интеллекта. Два месяца назад вместе с кофаундером Григорием Спировым наткнулись на игру https://contexto.me и решили локализовать ее.
В статье вы рассмотрите технологии и алгоритмы, которые использовались при разработке, и узнаете об совершенных ошибках на пути.
Читать...
Взгляд компьютерным зрением на работу коммунальных служб
К третьему десятилетию двадцать первого века российская провинция так и не научилась содержать пешеходную инфраструктуру в достойном состоянии, но плотно обвешалась уличными веб‑камерами.
Автор в статье с помощью камер анализирует загрязненность улиц снегом, слякотью.
Читать...
👀 Как создать прототип системы для распознавания лиц за 60 минут
⏰ Когда: 28 марта, 17:00 МСК
📍 Регистрация
Эксперт VK Cloud проведет практическое занятие и покажет, как разработать прототип системы Face Recognition c помощью сервиса Vision.
Для выполнения задания вы можете подключить Vision в личном кабинете на платформе VK Cloud. Новые пользователи платформы получат 3 000 бонусных рублей для работы с облачными сервисами.
Что будет на воркшопе:
🔹 Обсудим, как работает Vision для идентификации и распознавания лиц, и разберем кейс компании Russia Running, которая создала сервис MY.PHOTO на базе Vision
🔹 Создадим прототип системы распознавания лиц
🔹 Ответим на вопросы на QA-сессии
Спикер:
🔸 Димитрий Муштаков, Product Manager сервиса Vision, VK Cloud
По итогам вебинара участники получат доступ к репозиторию с прототипом системы, чтобы быстро протестировать функциональность Face Recognition в собственных проектах.
Зарегистрироваться бесплатно
🧠Как я сделал синтез своего голоса
Всем привет! Меня зовут Гриша Стерлинг, я занимаюсь синтезом речи в SberDevices. Создать новый голос для синтеза — это долго и дорого. Мы постарались сделать этот процесс проще и доступнее, и в итоге я сам смог записаться на студии, а потом обучить модель разговаривать моим голосом.
Читать...
🤯Большие данные мертвы. Это нужно принять
Уже более десяти лет тот факт, что люди с трудом извлекают из своих данных полезную информацию, сбрасывают на чересчур большой размер этих данных.
Мир в 2023 году выглядит иначе, чем когда зазвенели первые тревожные звоночки по поводу Big Data. Катаклизм обработки информации, который все предсказывали, не состоялся. Объемы данных, возможно, немного выросли, но возможности аппаратного обеспечения росли еще быстрее
Читать...
Чем больший объем данных используют на проекте, чем выше нагрузка на систему – тем более продвинутый SQL нужен разработчикам. Изучить SQL и свободно использовать его в работе поможет курс Практикума.
После 3 месяцев курса разработчики смогут:
— уверенно пользоваться простыми селектами, джоинами, индексами и оконными функциями;
— отладить запрос, который сгенерирован через ORM;
— составить сложные запросы на нативном SQL;
— применить продвинутый SQL, чтобы писать код для высоконагруженных систем,
— чувствовать себя спокойно на собеседованиях.
Записывайтесь и растите в карьере.
🚀Как спрогнозировать спрос на самокаты и не захламить город, версия Whoosh
Нельзя просто так взять и расставить электросамокаты в городе. Надо, чтобы они находились в нужное время, в нужном месте и в нужном количестве, чтобы выполнять свою транспортную задачу.
Автора зовут Никита Зеленский, он руководит отделом по работе с данными в Whoosh, разработчике технологических решений и операторе микромобильности. Эту статью он написал вместе с Иваном Маричевым, дата‑сайнтистом Whoosh. Он же и автор алгоритма, о котором пойдет речь.
Читать...
💪Как устроен виртуальный помощник для data-сервисов в «Магните»
Автор - главный системный аналитик в департаменте по работе с данными «Магнита». В этой статье расскажет вам о том, как устроен виртуальный помощник который помогает пользователям корпоративного хранилища данных ориентироваться в данных и сервисах департамента и других подразделений, развивающих инструменты для аналитики.
Читать...
🤖Data Mesh: что это такое и для чего он нужен инженерам
Команда VK Cloud перевела статью о новом подходе к построению архитектуры данных Data Mesh с помощью lakeFS — системы управления версиями данных с открытым исходным кодом, которая преобразует хранилище объектов в Git-подобные репозитории. Разбираем, что такое Data Mesh, суть этого подхода и как с его помощью повысить эффективность работы с данными.
Читать...
💬 Вступайте в сообщество MLOps-инженеров в Telegram. Там публикуем дайджесты, обсуждаем новые инструменты и технологии.
В сообществе вы найдете:
▫️ Новости индустрии production ML;
▫️ Полезные статьи, инструменты и технологии;
▫️ Опыт коллег и лучшие практики.
Присоединяйтесь, чтобы получать новые знания от практиков MLOps и дата-аналитики: https://t.me/+9P-J6oxohREzOTdi
Реклама ООО «Селектел», Pb3XmBtzt5wvbRrSYgZucAmw36Jke99WxNb9G2k
