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 19 991 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 6 730,并在 俄罗斯 地区排名第 33 728

📊 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 19 991 名订阅者。

根据 22 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 -88,过去 24 小时变化为 -13,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 8.15%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.63% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 630 次浏览,首日通常累积 725 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 8
  • 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 23 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。

19 991
订阅者
-1324 小时
-487
-8830
帖子存档
​​💪 Тренды, новые подходы и вызовы в ML-индустрии: онлайн-митап для специалистов в области машинного обучения Записываем в календари: 25 октября, ML Party, бесплатно по регистрации. Узнаете, как методы обучения с подкреплением позволяют повысить полезность, безопасность и правдивость генеративных моделей. Эксперты Яндекса объяснят, как они группируют предложения магазинов в карточки товаров и при чём тут HNSW и CatBoost, и расскажут о проекте на стыке ML-технологий и ecom-продукта.  Регистрация…

​​🦾Как Guidance выводит ИИ на новый уровень: инструмент для эффективного управления моделями В данной статье мы рассмотрим его особенности и разберемся, что же это за "зверь". Читать...

​​👤Каталог данных — почему без него непросто и как всё организовать с максимальной пользой В этой статье автор расскажет о проблематике работы с данными (и о доверии), и о плюсах, которые даст вам каталог данных. Читать...

Бизнес, данные и кибер-футуризм: Alfa Data Science Meetup #3 🪩 27 октября в Екатеринбурге пройдет хардовый Alfa DS Meetup #3
Бизнес, данные и кибер-футуризм: Alfa Data Science Meetup #3 🪩 27 октября в Екатеринбурге пройдет хардовый Alfa DS Meetup #3 Business. Участникам предложат посмотреть на ценности, метрики и особенности CLTV через призму бизнеса и аналитики. Ребята из Альфы расскажут о том, как успешно справляются с рутиной с помощью машинного обучения, а также всех гостей ждет два отдельных трека докладов. Только для очных зрителей будет доступна закрытая панельная дискуссия с приглашенными спикерами из билайна и СберМаркета про особенности разработки и применения моделей CLTV и Networking Party. Когда: 27 октября в 19:00 (по местному времени) Где: г. Екатеринбург, ул. Горького, д. 7А (офис Альфа-Банка) + онлайн-трансляция Успейте зарегистрироваться на митап по ссылке — количество мест ограничено! Реклама. АО "АЛЬФА-БАНК" erid: 2Vtzqxm7VW4

​​🦙Как «воспитать ламу» и ускорить ML-эксперименты В этой статье мы рассмотрели проведение ML-экспериментов от подготовки данных до деплоя инференс-инстансов. Читать...

​​🧠Потоковая обработка данных: анализ альтернативных решений В этой статья я хочу сделать краткое сравнение между двумя opensource-продуктами Apache Spark и Flink, а также рассказать об одной интересной особенности Spark, которую мы реализовали в коннекторе. Читать...

​​ML&DS митап от Ozon Tech 25 октября | 19:00 мск онлайн и офлайн Ozon собрал экспертов по машинному обучению и data science,
​​ML&DS митап от Ozon Tech  25 октября | 19:00 мск онлайн и офлайн Ozon собрал экспертов по машинному обучению и data science, чтобы устроить оверполезный вечер.  Что обсудят: 1. Общую логику обучения нейросетей, выкатку DeepFM в прод и подводные камни в процессе.  2. Компоненты ML-инфраструктуры Ozon, результаты и планы её развития. 3. Какие алгоритмы оптимизации и машинного обучения используют команды для управления ставками в рекламных кампаниях. 4. Устройство поисковых подсказок в Ozon и процесс внедрения в них персонализации.  5. Любую важную для вас тему со спецами Ozon Tech в перерывах между докладами за пиццей🍕 Бронируйте себе место в офисе для живого общения или регистрируйтесь на онлайн.  Зарегистрироваться

​​😶‍🌫MLOps в билайн: как катить машинное обучение в production без ML-инженеров. Часть I В этой статье речь пойдет о нашем опыте создания ML-платформы, которая помогает дата-сайентистам самостоятельно управлять всем жизненным циклом ML-моделей — от разработки до постановки в production. Читать...

​​👤Как PaaS решил проблемы стандартизации разработки сервиса одной утилитой В этой статье автор расскажет, почему этот инструмент так важен для разработчика и что он умеет, а что нет. Читать...

Erid: Kra23aR2o  28 октября стриминг выйдет за пределы ваших экранов на конференции PlayButton 2023   Спикеры из команд разработки соберутся на большой конференции Кинопоиска о стриминге и обсудят, как из смелых идей появляются фичи и продукты будущего.    Ребята поделятся решениями, которые создают и развивают на контентных сервисах, расскажут про умные рекомендации и работу с платформами.   Приходите, чтобы узнать, как из мира фантазий создаётся реальность. В программе доклады про нейросети, генеративные технологии и другие решения, которые уже сейчас упрощают жизнь разработчикам. Мероприятие пройдёт онлайн и оффлайн в Москве. Чтобы стать участником, нужно заполнить анкету и пройти модерацию. Количество мест ограничено.  Реклама. ООО «КИНОПОИСК» ИНН 7710688352

​​🖥Построение ML-пайплайна для рекомендательной системы с помощью Google Cloud Platform В этой статье автор рассмотрит опыт по построению end-to-end рекомендательной ML-системы визуального поиска похожих товаров с помощью инструментов, предоставляемых облачной платформой. Читать...

​​🥸Kornia — библиотека компьютерного зрения В этой статье я расскажу о библиотеке для решения задач компьютерного зрения. Читать...

​​💥Прокачайтесь бесплатно в машинном обучении на бесплатных Тренировках по ML от Яндекса  ML — новое направление Тренировок от Яндекса, которое посвящено классическому машинному обучению. Курс разработан совместно со Школой анализа данных и подойдёт для выпускников технических вузов и начинающих ML-специалистов. Тренировки пройдут с 30 октября по 29 ноября.  Тренировки по ML — это отличная возможность прокачаться в теме, закрепить знания и подготовиться к отбору в IT-компанию. Здесь вас ждут лекции от экспертов Яндекса, домашние задания и еженедельные онлайн-разборы.  🏆 Участники, которые проявят себя лучше других, получат фаст-трек в Яндекс, а те, кто пройдёт больше половины курса — сертификат о прохождении, который украсит портфолио.   Как проходят Тренировки по ML 1️⃣ Регистрируетесь: участвовать могут все желающие бесплатно и без конкурсного отбора. Старт Тренировок 30 октября.  2️⃣ Смотрите лекции и самостоятельно решаете задачи, которые определяют ваше место в рейтинге участников 3️⃣ Проверяете себя на еженедельных онлайн-разборах 4️⃣ Получаете награды от Яндекса Я в деле! Если вы уже чувствуете себя уверенно в направлении ML, то скорее подавайте заявку к нам на стажировку.

​​😵‍💫О точности вычислений: как не потерять данные в цифровом шуме В этой статье я рассмотрю процесс потери точности вычислений, а также расскажу в чём же причина ошибок, если железо работает исправно, а в софте нет багов, влияющих на вычисления. Читать...

​​📚Введение в библиотеку Diffusers и диффузионные модели В этой статье автор расскажет как работать с сотнями предобученных моделей класса Stable Diffusion для создания изображений и аудио. Читать...

​​📊MLOps на примере прогноза движений акций с помощью MLRun В этой статье автор расскажет о применении MLRun в качестве инструмента MLOps. Читать...

​​🧐Airflow vs NiFi: исследуем оркестратор для формирования витрин данных В этой статье мы рассмотрим два известных инструмента: Airflow и NiFi, а также постараемся выявить их сильные и слабые стороны. Читать...

​​🤖Опенсорс-библиотеки для Python: 40+ вариантов, как упростить жизнь начинающего дата-сайентиста В этой статье автор рассмотрит опенсорсные библиотеки Python, сгруппированные по областям практического применения. Читать...

​​❄️Контроль за дрейфами предсказательных моделей и Popmon В данной статье я расскажу, что такое дрейф моделей, почему важно следить за ними, и как это можно сделать с помощью библиотеки Popmon. Читать...

​​💾Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2 В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Читать...