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
Tensorflow: Используем трансферное обучение для классификации пневмонии и оптимизируем нашу модель
Сегодня мы будем работать с открытым набором данных по рентгенографии грудной клетки которые, использовали для этого исследования, с предварительно обученной моделью MobileNet_v2 для классификации изображений TensorFlow и переносом обучения для создания классификатора пневмонии, который работает с рентгенограммами грудной клетки.
Целью этой статьи является не столько получение навыков классификации изображений, а сколько понимание того, насколько легко вы можете создать соответствующую модель.
Читать...
Сравнение производительности моделей обнаружения объектов YOLO v5, v6 и v7
Если вы выполняете проект по обнаружению объектов, высока вероятность того, что вы выберете одну из многих моделей YOLO. Учитывая количество моделей обнаружения объектов YOLO, сделать выбор в пользу лучшей из них непросто.
Читать...
Получи 3 бесплатных вебинара по AI прямо сейчас!🔥
Темы вебинаров:
Как запустить AI-проект? Разбор 19 идей проектов:
👉 Многоуровневая классификация входящих запросов пользователей сервиса
👉 Оценка вероятности попадания в ворота по разбегу бьющего пенальти в футболе
👉 Определение "подозрительных лиц" из базы при входе в супермаркет
и еще 16 других идей.
Карьерный трек AI-разработчика с 0 до 200К за 2 года:
👉 Как вырасти с нуля до 200 000 руб/месяц?
👉 Фриланс, трудоустройство, карьера AI-разработчика
У вас будет сформировано чёткое понимание своего карьерного трека.
Делаем AI в прямом эфире:
👉 Вводная часть. Знакомство с Terra AI, единственный в мире софт, позволяющий создавать нейросети движением мышки
👉 Практика: создаем нейросеть по классификации изображений
👉 Теория: разбор нашего AI-проекта на заказ.
Получить доступ
📌 Бесплатное обучение по дизайну с нуля. Вместе сделаем тебе портфолио из 3+ новых работ
Что ты получишь?
- Фидбэк (разбор всех ДЗ от куратора)
- Тусовка (личный кабинет с уроками + живой чат)
- Портфолио (упакуем по урокам и проверим)
- Экзамен (аттестация и балл)
Будем делать: веб-дизайн, графический дизайн, анимация интерфейсов - https://t.me/YudaevSchoolmkbot?start=ZGw6MTA1NTcw
Программа обучения:
- Как работать в Figma с нуля
- Изучение основ дизайна (сетки, композиция т.д.)
- Способы поиска контента и правильной работы с ним
- Создание анимации интерфейса
- 4 домашних задания
- Личные разборы от наставника (дизайнер с опытом и доходом от 100к)
- Эфир - "Как найти себе первого клиента"
👉 Переходи в чат, там тебя уже ждут кураторы, уроки, домашки и живое общение! - https://t.me/YudaevSchoolmkbot?start=ZGw6MTA1NTcw
Каким должен быть Feature Store, чтобы оптимизировать работу с ML-моделями
В работе с данными для обучения нейросетей много рутины: под каждую ML-модель нужно создать датасет, потом «вычеркнуть» лишние признаки (фичи) и протестировать точность предсказаний. Иногда при изменении датасета нужно собирать данные по новой. Это неудобно, если нужно переиспользовать уже собранные фичи для обучения новых моделей. Чтобы оптимизировать работу с данными, ML-инженеры объединили разные практики и сформировали парадигму Feature Store.
По мотивам выступления Артёма Глазкова, ведущего эксперта MLOps в Polymatica, рассказываем о том, что нужно бизнесу от Feature Store сегодня, и разбираем архитектуру «эталонного» решения. Подробности под катом.
Читать...
Полиция Сан-Франциско собирается применять боевых роботов для убийства подозреваемых
Департамент полиции Сан-Франциско (SFPD) разработал новые правила, позволяющие использовать боевых роботов для применения летальной силы к подозреваемым в совершении преступлений. Убивать подозреваемых с использованием боевых роботов планируется «в редких и исключительных обстоятельствах».
Читать...
🔥 МегаФон создал канал, где ты найдешь вакансии для разработчиков, data scientists, аналитиков, продуктологов, дизайнеров и других экспертов в IT и Digital.
А еще Megafonjobs регулярно постит анонсы профильных событий и интересные материалы по теме.
Подпишись
🧬 Присоединяйтесь к онлайн-митапу ВТБ «Применение ML-инструментов в бизнес-процессах», который пройдёт 8 декабря 2022 года в 18:30 по мск. Митап будет полезен всем, кто интересуется Data Science и Machine Learning.
Темы митапа:
📌 «Инструменты для автоматизации решения бизнес задач»
Спикер: Дмитрий Тимохин, Data Scientist, ВТБ
📌«Модель для матчинга резюме и вакансий»
Спикер: Ярослав Пудяков, Data Scientist, ВТБ
📌 «Модель предсказания связанности компаний для привлечения клиентов в Банк»
Спикер: Роман Гончар, лидер команды Графовой аналитики стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
📌 Q&A-сессия, модератор: Артём Летин, лидер стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
👉 Зарегистрируйтесь по ссылке, и мы пришлём вам напоминание о митапе: https://cnrlink.com/dsmlmeetupds
🎁 Авторы самых интересных вопросов получат фирменный мерч
FCOS- объяснение обнаружения объектов без привязки
FCOS: полностью сверточное одноступенчатое обнаружение объектов - это детектор объектов без привязки. Он решает проблемы обнаружения объектов с помощью метода прогнозирования по пикселям, аналогичного сегментации. Большинство последних детекторов объектов без привязки или без привязки на основе глубокого обучения используют FCOS в качестве основы.
Читать...
🧠ML на YaTalks
Главная конференция Яндекса для IT-сообщества YaTalks пройдет 3-4 декабря. Один из тематических треков посвящен ML и, судя по программе, там будет много интересного.
Например, Алексей Гусаков, руководитель управления машинного интеллекта и исследований Яндекса, расскажет, как поймать баланс между продуктом и исследованиями. Из его доклада можно будет узнать, как развивался ML в Яндексе, как взаимодействуют R&D и бизнес и как разработчикам помогает отдел Yandex Research.
Среди других ML-тем: «Нейродубляж: стираем языковые барьеры в видео» и «10 лет новой эпохи машинного обучения».
Чтобы ничего не пропустить, регистрируйтесь прямо сейчас, подписывайтесь на канал @yatalks2022. Конференция пройдет онлайн, так что подключиться можно из любой точки мира.
Как составить резюме Junior-аналитику, чтобы на него обратили внимание: секреты от Х5 Tech
Авторы этой статьи работают в команде больших данных в Х5 Tech. Мы решили объединить в статье наш личный опыт отбора кандидатов на позицию начинающего аналитика и дать несколько рекомендаций по составлению качественного резюме. Надеемся, что они окажутся полезными для тех, кто ищет работу своей мечты, и будет совсем здорово, если мы в итоге встретимся в X5 Tech.
Читать...
Анализ больших данных в Excel: используем сводную таблицу для работы с BigQuery, Snowflake и ClickHouse
Меня зовут Сергей Коньков - я работаю архитектором в компании CloudReports. Сегодня я расскажу, как мы создали продукт, который помогает пользователям работать с данными и в какой-то мере соединяет два мира аналитики: Excel и облачные хранилища данных.
Читать...
🔥 Как применять подход векторного представления слов в NLP?
🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP».
💻 На занятии вы познакомитесь с преподавателем Марией Тихоновой, специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в SberDevices.
💣 По итогам занятия вы:
️✔️ Узнаете технику векторных представлений слов (word embedding)
✔️ Изучите несколько классических методов векторных представлений слов.
✔️ Научитесь применять методы word embedding для решения прикладных NLP-задач
📊 Занятие проходит в рамках курса «Natural Language Processing (NLP)». Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые хотят углубить знания в области NLP.
✅ Регистрируйся бесплатно - https://otus.pw/v7LT/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
✅ Машинное обучение - нейросети, dl , алгоритмы на Python. Канал раскроет технологии машинного обучения.
🐍 Python собеседования - все возможные вопросы и задачи с реальных Python собеседований.
🧠ML interview - канал подготовит к собеседованию по работе с данными, углубленном python программировании .
🔎 Анализ даннных - Дата Сайентист на Python, освой одну из самых высокооплачиваемых профессий ит-рынка.
30 самых крупных датасетов для машинного обучения в TensorFlow
TensorFlow — это одна из наиболее популярных открытых библиотек с датасетами для задач машинного обучения. Разработкой TensorFlow занимаются исследователи из Google Brain. Библиотека предоставляет доступ к датасетам с изображениями, видео, аудио и текстами.
Читать...
Давайте запретим нейронные сети
Тема нейронных сетей волнует сейчас почти всех, кто рисует. За последние пол года прогресс выглядит для кого-то головокружительным, а для кого-то пугающим. В этой статье я хочу рассмотреть основные страхи, претензии и впечатления в целом по отношению к нейронным сетям среди творческих людей, профессия или хобби которых создание визуальной эстетики.
Читать...
Ансамбли моделей для распознавания рукописных цифр
Применение нескольких моделей машинного обучения для решения задачи является частой практикой и данная технология преимущественно выигрывает по качеству по сравнению с одной моделью. Однако, для успешного результата такой технологии необходимо разбираться в ее модификациях.
Читать...
