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 19 949 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 685，并在 俄罗斯 地区排名第 33 644 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 19 949 名订阅者。
根据 01 七月, 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 -97，过去 24 小时变化为 -3，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 6.61%。内容发布后 24 小时内通常能获得 4.18% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 319 次浏览，首日通常累积 835 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 5。
- 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 02 七月, 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。
19 949
订阅者
-324 小时
-397 天
-9730 天
帖子存档
Возможности Deep Learning
Deep Learning занимает важнейшую роль в обществе в различных сферах деятельности и стоит в основе практически всех главных вычислительных прорывов последних нескольких лет. Сегодня сила Deep Learning помогает компьютерам превзойти способности человека.
Читать#
@yegor256news - авторский англоязычный канал Егора Бугаенко, программиста, блоггера, автора Elegant Objects, создателя платформы Zerocracy и частого спикера на многих крупных IT-конференциях; подписывайтесь и следите за его творчеством!
Зачем большие данные в автомобилестроение?
Современный автомобиль — накопитель информации: он аккумулирует все данные о водителе, окружающей среде, подключенных устройствах и о себе самом. Уже скоро одно транспортное средство, которое подключено к сети наподобие той, что объединяет электромобили Tesla Model S, будет генерировать до 25 Гб данных за час.
Исследователи пытаются замаскировать внутреннюю структуру нейросетей для защиты от атак по энергопотреблению
Инженеры из Университета штата Северная Каролина анонсировали способ защиты нейронных сетей от дифференциальной атаки по энергопотреблению. Свою работу они представят на Международном симпозиуме IEEE 2020.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение… Чем они отличаются? Для более лучшего понимания, эти понятия можно разложить так. Компьютер тем или иным образом имитирует поведение человека. Машинное обучение (ML, Machine Learning) — это подмножество ИИ, состоящее из методов, которые позволяют компьютерам делать выводы на основе данных и предоставлять ИИ-приложениям. Глубокое обучение (DL, Deep Learning) является подмножеством машинного обучения, и оно дает компьютерам возможность решать более сложные задачи.
10 Data Science книг к прочтению в 2020 году
Эти книг позволяют изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Они написана так, что способствует погружению в Data Science аналитику, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.
В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книги содержат интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения.
Читать#
Какое влияние машинное обучение оказывает на ваш бизнес
В Gartner включили машинное обучение в число главных приоритетов. Не стоит ждать, что внедрение средств машинного обучения позволит заменить всех сотрудников компьютерами или удвоить доходы, однако они в состоянии обеспечить компании конкурентные преимущества.
Читать#
6 навыков программирования, которые стоит освоить взрослым и детям
Научиться создавать чат-боты в соцсетях, формировать отчеты одним нажатием кнопки и даже программировать роботов вовсе не сложно. Для этого достаточно найти пару часов в своем графике и отправиться на курсы по программированию.
Читать#
NetApp приобрела Cloud Jumper, лидера рынка в области инфраструктуры виртуальных десктопов
Компания NetApp (NASDAQ: NTAP), лидер рынка в области управления данными в облаках, объявила о приобретении компании Cloud Jumper, разработчика облачного ПО и лидера в областях инфраструктуры виртуальных десктопов (VDI) и служб удаленных десктопов (RDS). В результате сделки, NetApp Virtual Desktop Services сможет решать самые сложные задачи, связанные с виртуальными десктопами и управлением приложениями, что позволит заказчикам разворачивать, управлять, отслеживать и оптимизировать эти среды с помощью комплексного решения от одной компании в удобном для них облаке.
Читать#
Mapillary опубликовали датасет для распознавания мест
Mapillary Street-level Sequences Dataset (MSLS) — это самый крупный датасет с изображениями для предсказания мест. Датасет содержит 1.6 миллионов изображений, для каждого из которых доступны метаданные местности. Изображения мест снимали с ракурса автомобиля на дороге. Данные покрывают места из 30 городов на 6 континентах, разные погодные условия, освещение, типы движущихся объектов и типы камер. Сбором и тестированием датасета занимались исследователи из Mapillary.
Читать#
Каналов в телеграме много, но не так уж легко найти годный контент о компьютерной периферии.
@guide_pc - это новый и очень нужный канал обо всем, что связанно с компьютерами, специально для тех, кому не все равно, какой звук издает его клавиатура и тех, кто не хочет переплачивать за раскрученные бренды. Канал ведет большой любитель и знаток всего, что связано с компьютерами. Рассказывает интересно и понятно, с юмором и без цензуры.
@guide_pc - это канал, на который точно стоит подписаться.
Что такое обработка и анализ данных и почему это важно?
Современные специалисты по обработке и анализу данных должны знать ответы на множество вопросов. В деловом мире сейчас наблюдается повышение спроса на прогнозирование и оптимизацию, основанные на анализе данных в реальном времени с помощью инструментов.
Читать#
Этичный хакинг
За последние несколько десятков лет IT технологии охватили все сферы жизни человека. Интернет, который появился как специализированный инструмент научных работников проник в каждый дом, став частью жизни каждого человека.
Это повлекло за собой проблему безопасности, защиты чувствительных данных и противодействию атакам хакеров.
Читать#
Python пора потесниться. О перспективах Julia
Поскольку в data science и искусственном интеллекте приходится иметь дело с массой математических проблем, Julia для них просто находка. Даже при весьма критическом рассмотрении оказывается, что у Julia есть такие достоинства, которым Python ничего не может противопоставить.
Читать#
Применение алгоритмов Data Mining в решениях класса Business Intelligence
Алгоритмы Data Mining в сочетании с решениями класса Business Intelligence позволяют выделять самое важное из огромных массивов неструктурированной информации и делают их доступными для бизнес-аналитиков и топ-менеджеров. Насколько полезным может оказаться использование алгоритмов Data Mining в бизнесе, расскажем примерах.
Читать#
Обучение систем искусственного интеллекта для адаптации к динамическим средам
Программа DARPA направлена на создание искусственного интеллекта (ИИ), который распознает и реагирует автономно на изменения в реальных условиях. Современные системы искусственного интеллекта преуспевают в задачах, определенных жесткими правилами, таких как овладение настольными играми и шахматами с мастерством, превосходящим игроков мирового уровня.
Читать#
Искусственный интеллект Open AI научился писать песни с вокалом
Исследователи обучили Jukebox на 1,2 млн музыкальных композиций практически во всех жанрах. Теперь ИИ он может создавать собственные песни, которые нередко похожи на произведения тех исполнителей, на которых он обучался. Jukebox умеет имитировать определённый жанр музыки и может воссоздать стиль конкретного исполнителя.
Читать#
