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 19 996 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 6 718,并在 俄罗斯 地区排名第 33 709

📊 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 19 996 名订阅者。

根据 23 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 -85,过去 24 小时变化为 0,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 7.98%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.64% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 596 次浏览,首日通常累积 728 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 24 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。

19 996
订阅者
无数据24 小时
-417
-8530
帖子存档
​​🤔Прогноз покупки страховки клиентами туроператора В этой статье автор расскажет о своем проекте, в котором можно сделать прогноз покупки страховки клиентами туроператора методами ML. Читать...

​​🧐Sarsa: алгоритм, основные принципы и применение В данной статье мы рассмотрим определение SARSA и обсудим его значимость в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Читать...

Англоязычный канал на тему DS и MachineLearning. 👉 Welcome

​​😎Эволюция метрик качества машинного перевода — Часть 1 В этой статье автор расскажет об итогах своего погружения в тему: какие существуют метрики качества машинного перевода, как они эволюционировали и какие из них на сегодняшний день наиболее адекватны. Читать...

​​🤓Как мы с помощью Kubeflow Pipelines оптимизировали обучение ML-моделей В этой статье автор расскажет чем Kubeflow Pipelines может быть полезен ML-специалисту и как в нём без потери существующей кодовой базы можно запускать готовые пайплайны. Читать...

​​🔥 Двойная выгода: “Основы Python” + “Python для пентестера” со скидкой 20% До 13 июля приобретите пакет курсов "Основы Python" + "Python для пентестера" всего за 45000р вместо 57000р Максимальная выгода при максимальной пользе: изучите язык Python во всех его аспектах и используйте его для решения конкретных задач в области информационной безопасности.  Обучающая программа гарантирует комфортную нагрузку и получение необходимого объёма знаний. Наши кураторы на протяжении всего обучения будут проверять ваши решения, подсказывать наиболее оптимальные подходы и помогут вам достичь поставленных целей. ❗️ Спецпредложение доступно до 13 июля. Возможна оплата в рассрочку 📌 Узнать подробнее о курсах:Основы PythonPython для пентестера

​​😵‍💫Interpretability versus explainability: Интерпретируемость или объяснимость? В этой статье автор покажет разницу между explainable AI и interpreted AI, приведет примеры и небольшой монолог на тему: "что всё-таки важнее". Читать...

​​😎Распознаем лючки бензобаков В этой статье автор расскажет как сделать распознавании лючка горловины топливного бака. Читать...

​​🚀Почему Trino такой быстрый: динамические фильтры В этой статье автор расскажет, почему аналитические запросы часто содержат операции Join и сканируют таблицы большого размера, и как наличие динамических фильтров позволяет существенно сократить объем обрабатываемой информации, а также вы узнаете как динамические фильтры могут быть использованы, чтобы уменьшить количество данных, доставляемых до оператора Join. Читать...

​​🧐ML System Design: основные способы деплоя и тестирования моделей машинного обучения в продакшене В этой статье автор разберет популярные паттерны проектирования ML-систем, а также вы узнаете какой способ выбрать для деплоя модели в production. Читать...

​​😎Спиливаем spill-ы В этой статье рассмотрим, из-за чего Spill-ы в принципе возникают, разберем несколько видов Spill-ов, и как решить эту проблему. Читать...

​​🚀Оптимизации работы Jupyter notebook при помощи параллельных вычислений В данном статье я расскажу о возможностях применения параллельных вычислений в интерактивной среде Jupyter notebook языка Python. Читать...

​​😎Профилирование данных из СУБД Oracle с помощью DataHub и Great Expectations. Часть 2 В этой мы рассмотрим подключение Great Expectations к DBMS Oracle, сделаем ряд проверок качества данных, а также отправим результаты проверок в DataHub. Читать...

​​😲Почему Trino такой быстрый: архитектура оптимизатора SQL-запросов В данной статье мы рассмотрим, как устроен оптимизатор запросов в массивно-параллельном аналитическом SQL-движке Trino. Читать...

​​🤫Чей DAX сильнее? …или почему каждый пользователь должен влиять на развитие платформы В этой статье автор расскажет о том, каким образом можно развивать платформу и откуда появляются новые функции в Visiology. Читать...

​​😎Семантический слой для Аналитики ключевых метрик – dbt Metrics vs. Cube В этой статье автор рассмотрит что такое семантический слой, и в чем разница между Метрикой и Витриной данных. Читать...

​​Yandex Cloud приглашает на Data Open Source Day Это первая конференция от Yandex Cloud про Open Source инструменты для обработки данных и создания корпоративных хранилищ. В программе Data Open Source Day: 🔹 Реальные бизнес-задачи, которые можно решать с помощью Open Source продуктов. 🔹 Эксперты из OZON, Яндекс, Битрикс24 и других компаний расскажут, как технологии с открытым исходным кодом помогают им в работе. 🔹 Какой вклад команда Yandex Cloud вносит в развитие ClickHouse® и Greenplum® . 🔹 Open Source продукты Яндекса для работы с данными: расскажем про YDB и YTsaurus. Также вас ждёт доклад Яндекс Игр об опыте использования управляемых сервисов PostgreSQL, Redis, YDB. Рассказ о том, как Open Source помогает науке и при чём здесь озеро Байкал. 🗓 11 июля 2023, в 15:00. Участие бесплатное. Регистрация по ссылке.

​​🤔Как мы делали скоринг на микросервисной архитектуре руками не-программистов В этой статье автор расскажет, почему во многих чувствительных областях нейросети никогда не заменят человека, и почему становится стандартом постепенный переход к микросервисной архитектуре, а также вы узнаете почему ключевая проблема заключалась в совмещении разных языков программирования. Читать...

​​🧑🏼‍💻Профилирование данных из СУБД Oracle с помощью DataHub и Great Expectations. Часть 1 В этой статье автор расскажет о проблемах, которые возникли в ходе интеграции, а также поделимся найденными решениями для их устранения. Читать...

​​Продолжается прием научных статей по искусственному интеллекту и машинному обучению на конкурс международной конференции AI Journey 2023 За лучшую статью автор получит 1 миллион рублей. Наиболее интересные работы будут опубликованы в научном журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание индексируется в крупнейших библиографических базах данных научного цитирования.  Авторы также смогут выступить с докладами на международной конференции AI Journey 2023. Свою работу можно подать на сайте AI Journey до 31.07. Важно, чтобы статья была написана на русском или английском языке, содержала ранее не опубликованные материалы и была оформлена по правилам конкурса.  Не упустите шанс проявить себя в научной сфере и участвуйте в конкурсе. Еще не поздно!