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 19 984 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

📊 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 19 984 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。

19 984
订阅者
-824 小时
-457
-7530
帖子存档
​​chatGPT написал за меня статью для Хабра и какой она вышла Всем привет! На волне хайпа с chatGPT мне захотелось попробовать попросить нашумевшую нейронку сделать за меня работу писателя. Я потратил 10 минут и вот, что из этого вышло. Читать...

​​DLC-2021, или Жулик, не воруй Всем привет! Мы в Smart Engines занимаемся распознаванием документов и часто об этом рассказываем, а еще мы часто публикуем результаты наших исследований в научных статьях и докладах. В результатах за прошлый год мы упомянули, что создали два открытых датасета. Совсем недавно мы писали о созданном нами наборе данных MIDV-2020. Теперь настало время DLC-2021. Ну что, поехали? Читать...

​​Dusha: самый большой открытый датасет для распознавания эмоций в устной речи на русском языке У нас в SberDevices очень сильная команда, разрабатывающая и развивающая решения в сфере речевых технологий. Раньше мы уже рассказывали о том, как обучить модель распознавания речи на открытых данных, и о том, как устроен наш синтез. Однако, помимо распознавания и синтеза речи, мы развиваем технологии распознавания эмоций голоса для линейки наших умных устройств, а также для решений, позволяющих анализировать общение по телефону. Например, на этой технологии базируется наш новый продукт SaluteSpeech Insights, который автоматически оценивает эмоции клиента и оператора колл-центра по каждой произнесенной ими фразе, классифицирует все диалоги на позитивные, нейтральные и негативные, определяет более 300 различных речевых характеристик, а еще прогнозирует оценку CSI (Customer Satisfaction Index). Читать...

​​Какой метод генерации аудио лучший? Сравнение GAN, VAE и Diffusion В прошлой статье я затронул тему генерации звука с помощью диффузионной модели. Но какие методы существуют вообще и какой из них сейчас наиболее перспективен? Сегодня мы рассмотрим долгий путь этого направления в машинном обучении. Послушаем результаты, посмотрим метрики и просто взглянем на новые технологии, применяемые в совершенно разных нейросетях для аудиосинтеза. Читать...

Юмор ChatGPT Языковая модель ChatGPT произвела настоящий фурор. Даже Хабр в последние недели пестрит статьями про неё. Получив доступ к этой модели, я захотел изучить её способность шутить. Научить ИИ понимать юмор - непростая задача, и даже в последние годы успехи ИИ в генерации шуток можно было назвать в лучшем случае скромными. Сможет ли ChatGPT показать что-то новое в этой области? Давайте посмотрим! Дисклеймер: ради улучшения качества генерации, все манипуляции проводились мной на английском языке, и потом переводились на русский. Читать...

Хочешь получить востребованную профессию в ИТ?👍 Сейчас все больше компаний принимают решения на основе данных и используют искусственный интеллект для автоматизации процессов. Поэтому навыки AI-разработчика всегда востребованы - об этом говорят зарплаты специалистов по нейросетям: ▫️Junior специалист - от 70 000 ₽ ▫️Middle специалист - от 150 000 ₽ ▫️Senior специалист - от 300 000 ₽ Мы проводим бесплатный🔥 3-х дневный практикум, на котором познакомим тебя с миром AI - это идеальный формат, который поможет тебе принять решение о дальнейшем обучении и, возможно, смене профессии.💪 👌Будет полезно всем, кто хочет разобраться в карьерных перспективах сферы работы c нейросетями. Регистрация по ссылке 👈

​​Простейшая нейросеть: еще раз и подробнее Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона. Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину. Читать...

​​5 лайфхаков Python, которые сделают ваш код более читабельным и элегантным В этой статье я продемонстрирую 5 трюков Python на понятных для новичков примерах, которые помогут вам писать более элегантный Python код в вашей повседневной работе. Читать...

В Яндекс Практикуме появились курсы английского для работы в IT.  Для разработчиков, аналитиков и продакт-менеджеров. Личный преподаватель и иностранные IT-специалисты помогут освоить язык на примере собеседований, стендапов, ревью и других рабочих ситуаций. Запишись на бесплатную консультацию, где определят твой уровень языка и расскажут подробнее о программе.

​​«Я нашел художника-волшебника» — как нейросети уже отбирают работу у художников Пока мы спорили отнимут ли у кого-то нейросети работу, это уже фактически произошло. Одна из крупнейших фриланс бирж fiverr.com добавила специальный раздел, в котором можно заказать услуги, сделанные с использованием нейросетей. Читать...

​​Цифровые флуктуации: почему ИИ ошибается и как с этим бороться На базе нейронных сетей построены многочисленные системы искусственного интеллекта. Они считаются прогрессивным и достаточно надёжным инструментом анализа данных там, где задачу сложно формализовать. Им доверяют управление автомобилями и роботами, идентификацию людей, антифрод у банков и страховых компаний и другие ответственные задачи. При этом даже у лучших реализаций ИИ время от времени случаются грубые ошибки, возникновение которых бывает сложно объяснить. Специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Игорь Нетай предположил, что у разноплановых ошибок ИИ существует общая причина. Он выявил её в ходе модельного эксперимента с использованием более 50 000 сгенерированных нейронных сетей, обучение которых продолжалось в течение тысяч эпох для каждой из них. Читать...

​​10 идей применения искусственного интеллекта для бизнеса, маркетолога и фрилансера Примеры использования нейросетей в бизнесе с видео‑инструкциями: консультации по бизнесу, работа с негативными отзывами, помощь с продвижением в сети и прочее. Читать...

​​Как нарушают законы робототехники: изучаем новые риски безопасности, связанные с ИИ Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) становятся очень популярными. Технология ИИ уже во всю используется в самых разных сферах - от беспилотных автомобилей до здравоохранения, финансов и обслуживания клиентов. Но по мере того, как все больше и больше компаний внедряют эти технологии в массовом порядке и начинают переплетать их с критически важными бизнес-операциями, они создают новые риски кибербезопасности. Так что, если вы занимаетесь ИБ, и ваша компания начала внедрять машинное обучение, вам точно стоит почитать этот пост. Читать...

​​Компьютерное зрение: обучение Dense Neural Network До сих пор мы работали со слоем Dense для классификации изображений. Но на практике перед использованием плотного слоя мы используем пару специальных слоев — слой свертки и слой максимального объединения. Обычно перед использованием плотных слоев можно увидеть множество пар слоев свертки и слоев с максимальным объединением. Когда за многими парами этих слоев следует плоский слой, а затем несколько плотных слоев, это обычно называют сверточной нейронной сетью (CNN). Сверточные нейронные сети — это своего рода нейронная сеть с прямой связью, искусственные нейроны которой могут реагировать на часть окружающих ячеек в диапазоне покрытия, чего плотный слой не может достичь сам по себе. Читать...

​​💪Стань востребованным инженером, занимающимся разработкой Искусственного интеллекта! ⚡️Приглашаем на бесплатный практикум, на котором расскажем как залететь в ИТ без навыков программирования и получить востребованную профессию с высокой оплатой! 🔥Всего за 3 вечера мы познакомим тебя с нейросетями, ты напишешь свою первую сетку и сможешь лично убедиться насколько интересен AI. Прими решение поменять свою жизнь сейчас!💥 Регистрация на практикум👈

​​Как мы используем нейросети для создания рекламных материалов Привет! Меня зовут Роман Максимов, я руководитель группы дизайна в Омни СМ. Наша группа входит в отдел цифрового дизайна и занимается диджитал- и веб-дизайном интернет-магазина «Спортмастер» и сайтов монобрендов. Если совсем коротко, то мы отвечаем за всё, что связано с визуальной и креативной составляющей — баннеры, дизайн заглавных страниц, лендингов, видео и всю графическую маркетинговую составляющую. В этом посте я расскажу про то, как мы используем возможности нейронных сетей, чтобы создавать рекламные материалы и не только. Итак, про нейронки. Тема уже в целом не новая, но с каждым витком развития получает неплохой импульс в плане актуальности. Крупные компании стали объединять усилия в области генеративного дизайна — Shutterstock запартнёрились с DALL-E, и в будущем можно будет не тратить кучу времени, копаясь в огромном каталоге картинок, а просто взять и написать в поисковой строке нужный запрос. Сеть его обработает и нарисует для подходящую картинку. Если не очень подходящую — просто уточни запрос.  Читать...

​​MIDV-2020: как мы создали крупнейший датасет документов, удостоверяющих личность В этой статье мы хотим рассказать как мы создали крупнейший на данный момент набор искусственно созданных документов с большим разнообразием типов документов, их содержания и условий съемки. Каждый из документов имеет уникальные (хоть и выдуманные) значения текстовых полей, уникальную подпись и уникальные искусственно созданные лица. Читать...

​​🤖 Как создать прототип системы контроля доступа транспорта и людей на территорию? Практика с AI в облаке ⏰ Когда: 16 февраля, 17:00 MSK 📍 https://vk.company/ru/press/events/968/  На вебинаре разберем, как за 1 час создать прототип системы для автоматизации доступа людей и транспорта на территорию. Занятие пройдет с применением сервиса Vision от VK Cloud. Для того, чтобы выполнять задания, рекомендуем заранее подключить его в личном кабинете VK Cloud.   В программе:   ▪️ Обзор инструментов и моделей в сервисе Vision от VK Cloud. ▪️ Практика с Vision: разработка системы контроля доступа транспорта и людей на территорию.  ▪️ QA-сессия.  Спикер: 🔸 Димитрий Муштаков, Product Manager сервиса Vision в VK Cloud. Зарегистрироваться бесплатно

​​Fukami. Ч.2.1. Как я наполнял контекст. С примерами В этой статье я рассказываю подробнее о своем системном подходе в формировании контекста в Чате. Во второй половине статьи сделан детальный разбор некоторых интересных кейсов первой сессии работы с ChatGPT. Приглашаю продолжить чтение моего дневника разработки... Читать...

​​❓Что нужно знать для старта в Data Science? 👉 Приглашаем вас на вебинар: Легкий старт в Data Science. На занятии мы разберем основы Машинного Обучения и поговорим о такой востребованной области, как Data Science. 📌 В результате занятия вы: — Изучите основные подходы и принципы методов машинного обучения. — Примените знания на практике — обучите свою первую ML-модель для решения задачи классификации.  👉 Для участия зарегистрируйтесь https://otus.pw/Hp8I/ ❗ Это открытый урок, который пройдет в рамках курса «Machine Learning»» где вас ждут: — Живые вебинары, на которых эксперты поделятся уникальным опытом и трендами в Machine Learning — Решение реальных задач машинного обучения и групповой разбор заданий  — Создание своего портфолио из готового проекта и выполненных заданий