ch
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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 19 994 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 6 722,并在 俄罗斯 地区排名第 33 703

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 19 994 名订阅者。

根据 21 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 -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 8.29%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.70% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 658 次浏览,首日通常累积 740 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 7
  • 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 22 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。

19 994
订阅者
-324 小时
-367
-7530
帖子存档
​​🤑Выбор информационной системы для автоматизации вашей бизнес-задачи – разбираемся вместе с GlowByte В этой статье мы расскажем о том, как сделать автоматизацию бизнес-процессов эффективной, безболезненной и успешной. Читать...

​​😎Без Tableau — как в МКБ выбирали новое BI-решение для работы В этой статье автор расскажет о том, какие у нас были критерии выбора и что же мы в итоге выбрали. Читать...

☄️ Последняя крупная распродажа года уже в Steam! ☄️ Ну а сделать эту распродажу ещё выгоднее поможет надёжный сервис Kupikod
☄️ Последняя крупная распродажа года уже в Steam! ☄️ Ну а сделать эту распродажу ещё выгоднее поможет надёжный сервис Kupikod. Ведь только у них ты найдешь: 🔺Недоступные игры в РФ через гифты 🔺Самую низкую комиссию 🔺Систему бонусов и кэшбэк при каждой покупке или пополнении Steam 🔺Быстрейшую доставку Пользуйся промокодом TOCHKA и участвуй в крупнейшей распродаже вместе с Kupikod! А еще они разыгрывают VR-систему Oculus Quest 3, Steam Deck, игровой монитор Samsung Odyssey G5 и геймпад Xbox Elite Controller 2 серии. Участвуй!

​​🎩Apache Spark… Это база В статье рассмотрим основные понятия для понимания обработки данных на Spark, разберем функционал его компонентов и сформируем DataFrame разными способами. Читать...

erid: LjN8KcD2B Позвони мне, позвони: в Москве успешно работает голосовой помощник, который выручает в получении информации на городские и бытовые вопросы.   Московский Общегородской контакт-центр — это 70 горячих линий, на которые звонят жители, чтобы получить информацию по различным вопросам. На 11 из них «работает» голосовой помощник на основе искусственного интеллекта. Он здоровается, уточняет суть вопроса. На стандартный вопрос, например, о показаниях счётчиков, может самостоятельно их принять.   Как устроена технология, читайте в материале VC.ru: https://vc.ru/promo/963940-komu-zvonit-chtoby-u-menya-v-podezde-zamenili-lampochku Реклама. АНО "ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ". ИНН 9709063543.

На каком этапе развития технологий у разработчиков встаёт вопрос об этике? С развитием нейросетей, которые обучают люди, имеющие свои субъективные суждения на разные темы этот вопрос становится ещё более щепетильным. Велик риск сделать ИИ необъективным, и даже опасным. Чтобы избежать подобного сценария, IT-компаниям, которые занимаются разработкой нейросетей, необходимо подготовить систему этического регулирования при программировании. Такой комплексный подход поможет избежать потенциального вреда. Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта Яндекса, подробно рассказал об этом на YaTalks. Посмотреть его и более 100 других докладов можно тут.

​​💽Современные типы архитектуры данных: Погружение в различные подходы к построению хранилищ данных В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты различных типов хранилищ данных, которые помогут оптимизировать процессы управления данными в вашей компании. Читать...

🗣Как голосовой помощник научился слушать себя В этой статье вы узнаете о том, как команда мобильного приложения Маруси отучи
🗣Как голосовой помощник научился слушать себя В этой статье вы узнаете о том, как команда мобильного приложения Маруси отучили ее триггериться на себя и научили правильно слышать и понимать запросы; что такое самотриггерение и как решить эту проблему; как доля самотриггерений голосового помощника в потоке упала с 6% до 0,1%. Читать…

​​🍏Фреймворк для дизайна A/B-теста В этой статье мы разберем использование этого фреймворка, его теоретическую и математическую основу, и также поговорим о продуктовых аспектах заведения A/B-тестов — когда продакту и аналитику заводить A/B-тест не нужно. Читать...

​​🧑‍💻Разработка тензорного компилятора под RISC-V CPU с помощью OpenVINO и MLIR В этой статье я расскажу, как можно разработать тензорный компилятор для процессора на базе открытой архитектуры RISC-V. Читать...

🌐 Пройди короткий тест и узнай, суждено ли тебе залететь в самую инновационную IT-нишу 🔥 Лотерея беспроигрышная: ✔️ответишь
🌐 Пройди короткий тест и узнай, суждено ли тебе залететь в самую инновационную IT-нишу 🔥 Лотерея беспроигрышная: ✔️ответишь — получишь 2 бесплатных урока из топового обучения, 🔙 затруднишься — поймешь, где знания проседают и сможешь это исправить! 🕑 Дерзай, это займёт пару минут твоего времени: https://clck.ru/37HhTy Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

​​🦹‍♂️Контекст, награда, много рук. Многорукие бандиты как метод принятия решений В этой статье мы рассмотрим методологию и границы применимости классических многоруких и контекстуальных бандитов, а также реализуем контекстного бандита, в основе которого будут сэмплирование Томпсона и нейронная сеть. Читать...

​​🗣А что если обучать нейросети через речь, а не текст? В этой статье мы подробней рассмотрим этот подход к нейросетям, его целесообразность и перспективы. Читать...

🫖 А какой ты data-инженер сегодня? Пройди тест! 15 января стартует курс Data-инженер от Слёрм. Учим собирать, хранить и обра
🫖 А какой ты data-инженер сегодня? Пройди тест! 15 января стартует курс Data-инженер от Слёрм. Учим собирать, хранить и обрабатывать большие данные. Вы готовы к обучению? Или ещё необходимо подтянуть знания? Пройдите тест на нашем сайте и узнайте ваш уровень подготовки. Этот тест составлен на основе учебных материалов курса. Ссылку на тест оставляем здесь Курс подойдет для аналитиков данных, разработчиков, администраторов баз данных. Будем рады встрече 15 января. Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ОГРН 1193668020545 Erid: 2VtzqwCoMrK

​​⚡️Как выпустить ML-сервис в прод малыми силами: кейс работы в облаке В этой статье мы поделимся нашим опытом разработки модели и выкатки её в прод с помощью Cloud ML Platform. Читать...

​​🤖Делаем модератора на базе ChatGPT В этой статье расскажу как сделать автомодератора на базе GPT-3.5 от OpenAI, и как сделать это так, чтобы проверка одного сообщения стоила дешевле одной копейки. Читать...

​​👀Методы балансировки в А/Б тестировании В этой статье расскажем о различных методах балансировки, об их работе, преимуществах и недостатках каждого. Читать...

​​👌Тех. поддержка на базе ChatGPT В этой статье расскажу о том, как можно подключить ChatGPT ко внешней базе данных, а также как можно заставить его взаимодействовать с телеграмом. Читать...

Всё, что нужно знать о CatBoost и LightGBM Не нашёл инфу — написал сам. Так поступил дата-сайентист из Точки Артур Сосновиков
Всё, что нужно знать о CatBoost и LightGBM Не нашёл инфу — написал сам. Так поступил дата-сайентист из Точки Артур Сосновиков. В статье на Хабре он рассказал, как работают алгоритмы CatBoost и LightGBM: что у каждого под капотом и в чём их особенности. Подробно, с примерами и формулами. Будет интересно начинающим и тем, кто уже знает классический градиентный бустинг, а мидлам будет полезно для расширения кругозора. Ну и конечно тем, кто готовится к собесам и хочет произвести хорошее впечатление) Читать статью на Хабре

​​🛃Контролируем погрузчик на базе данных из штатной диагностической системы двигателя В этой статье автор расскажет как усовершенствовать контроль работы циклов погрузчика, забирая данные из штатной диагностической системы двигателя. Читать...

Data Science | Machinelearning [ru] - Telegram 频道 @devsp 的统计与分析