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 20 002 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 20 002 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。

20 002
订阅者
-324 小时
-367
-7530
帖子存档
​​🌐NanoSAM: Real-Time Object Segmentation on NVIDIA Jetson Orin Platforms with NVIDIA TensorRT NanoSAM — это вариант модели Segment Anything (SAM), который способен работать в реальном времени на платформах NVIDIA Jetson Orin с NVIDIA TensorRT. Он обучается путем дистилляции кодера изображений MobileSAM на немаркированных изображениях. Для ознакомления с дистилляцией знаний мы рекомендуем ознакомиться с этим руководством. 🖥Github: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/nanosamTutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_nanosam.html @DevspПодписаться

ML TALENT MATCH Примите участие в трехдневном хакатоне гибридного формата с 28 февраля по 1 марта, выполните задание одного и
ML TALENT MATCH Примите участие в трехдневном хакатоне гибридного формата с 28 февраля по 1 марта, выполните задание одного из трёх кейсов на выбор и станьте победителем! Кейсы: 1. Алгоритм для структурирования информации в резюме кандидатов 2. Алгоритм для сопоставления резюме и вакансии Для кого: - Junior и Middle разработчики; - Product-менеджеры; - ML-специалисты; - NLP- специалисты; - Аналитики; - Студенты; - Команды от 3 до 5 человек. Призовой фонд - 300 000 рублей. Формат: онлайн/офлайн награждение в г. Москва, Кластер Ломоносов (ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы») Подробная информация и регистрация: https://clck.ru/38qHsR Реклама. ООО "Акселератор Возможностей". ИНН 9704005146 erid 2VtzqvmoBUD

​​🐶Лапочки с характером: Как машинное обучение помогает определить тип личности ваших пёсиков В данной статье описывается успешная попытка применить методы искусственного интеллекта и ML для классификации и прогнозирования личностных качеств собак с использованием поведенческих данных, полученных из базы данных C-BARQ. Читать...

Внимание!🕵️‍♀️ Разыскиваются смелые и талантливые data scientists для участия в ежегодном онлайн-соревновании по машинному о
Внимание!🕵️‍♀️ Разыскиваются смелые и талантливые data scientists для участия в ежегодном онлайн-соревновании по машинному обучению Data Fusion Contest c призовым фондом в 2 000 000 рублей. Отличительные черты: 🔹 Хотят добавить новые DS/ML-методы в свой арсенал. 🔹 Ищут возможности получить ценные знания и практический опыт на онлайн-митапах и воркшопах. 🔹 Стремятся проявить себя в Data Science сообществе. 🏆 Участники смогут попрактиковаться в решении одной или двух задач сразу: по геоаналитике и по моделям оттоков клиентов. Также их ждет много подарков и награда за лучшие публичные решения по обеим задачам. Зарегистрироваться на новый ML-челлендж от крупнейших компаний России можно по ссылке — https://vk.cc/cuGuwD

​​📔Использование Jupyter Notebook для разведочного анализа данных В этой статье мы поговорим о блокнотах Jupyter именно с точки зрения бизнеса, с точки зрения их применения в работе над реальными продуктами. Читать...

​​🗣Распознавание и перевод жестовых языков: обзор подходов В этой статье речь пойдет о распознавании и переводе жестового языка и передовых подходах для их решениях. Читать...

​​👥«Душа молчит, хоть слышит всё вокруг»: как мы отучаем генеративные модели галлюцинировать В этой статье мы расскажем, как заставить генеративные модели перестать придумывать несуществующие факты и как научиться находить эти ошибки, если они всё же случаются. Читать...

Если вы ищете возможности применить свои навыки в Python и одновременно получать за это оплату, они приглашают вас подписатьс
Если вы ищете возможности применить свои навыки в Python и одновременно получать за это оплату, они приглашают вас подписаться на новый канал с вакансиями для Python-разработчиков последовательно отбирает каждую вакансию вручную, чтобы предоставить вам подробное описание, а также высокие заработные платы. Цель канала - предоставлять вам отобранные вакансии на Python от проверенных IT-компаний, чтобы вы могли найти свою идеальную работу в этой области. Они помогут вам развиваться как профессионал на Python. Не упустите возможность развиваться в своей карьере и зарабатывать, подписавшись на Python Вакансии уже сегодня!

​​🤫Моя большая практическая шпаргалка SQL (SQLite) с готовыми запросами В этой статье мы рассмотрим примеры довольно сложных запросов с агрегирующими функциями, триггерами, длинными подзапросами, с оконными функциями. Читать...

Нужно ли дата-инженерам знать Linux? Расскажет Вадим Заигрин – Team Lead команд инженеров данных. Встречаемся на бесплатном о
Нужно ли дата-инженерам знать Linux? Расскажет Вадим Заигрин – Team Lead команд инженеров данных. Встречаемся на бесплатном открытом уроке от OTUS, где вы вместе с экспертом: - разберетесь, почему вам надо знать Linux; - ознакомитесь с его особенностями; - узнаете, как работать с Linux: командная строка, пользователи и их права, запуск приложений, инструменты работы с сетью. Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Data Engineer». Доступна рассрочка на обучение! Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/QIc9/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

​​🧑‍💻Baldur и Thor снова в игре: Путь к совершенному ПО В данной статье я познакомлю вас со всей теоретической и практической подноготной данной модели, этапами реализации и оценки метода, чтобы стать чуточку ближе к созданию идеального ПО. Читать...

​​🤔Как мы считали экономику продукта «Семья» через uplift CLTV В этой статье я поделюсь с вами моим опытом решения задачи uplift-моделирования для оценки экономики продукта «Семья» с точки зрения CLTV. Читать...

​​👀Краткий обзор TinyML В этой статье автор расскажет, как сделать ии или простые модельки доступным для самых маленьких устройств. Читать...

Hiring days для специалистов по машинному обучению и бэкенд-разработке Хотите присоединиться к команде VK всего за два дня? А
Hiring days для специалистов по машинному обучению и бэкенд-разработке Хотите присоединиться к команде VK всего за два дня? Амбициозные проекты, масштабные задачи ждут специалистов в Департамент AI, контентных и рекомендательных сервисов Узнать больше

​​🧐Почему нельзя сделать прогноз CLTV с помощью одной модели В статье я расскажу что это за задача CLTV и для чего ее нужно решать банкам. Читать...

​​👤Делаем intent classifier для службы поддержки без доменного датасета на русском В этой статье я продемонстрирую, как без собственного датасета сделать классификатор намерений пользователя для службы поддержки в сфере e-commerce. Читать...

​​🧠Даем нейросотрудникам на базе ChatGPT настоящую постоянную память В этой статье мы рассмотрим один из возможных подходов к организации такой памяти для наших нейросотрудников. Читать...

​​⚡️Два сапога — пара, а три — уже community: как алгоритмы на графах помогают собирать группы товаров В этой статье мы обсудим кластеризацию на графах, задачу выделения сообществ, распад карате-клуба, self-supervised и unsupervised задачи — и как всё это связано с матчингом. Читать...

​​🤖Иерархия ИИ-потребностей В этой статье вы узнаете о том, как использовать ИИ и машинное обучение, чтобы лучше справляться с тем, что мы делаем. Читать...

​​👀Компьютерное зрение сквозь года В этой статье я хочу привести примеры нейросетевых моделей, характерных для различных этапов становления области компьютерного зрения (далее - CV) в том виде, в котором мы его знаем сейчас. Читать...