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 19 985 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 6 704,并在 俄罗斯 地区排名第 33 689

📊 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 19 985 名订阅者。

根据 24 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 -79,过去 24 小时变化为 -2,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 7.62%。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 1 523 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 25 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。

19 985
订阅者
-224 小时
-407
-7930
帖子存档
​​🤔Как нарушают законы робототехники: изучаем новые риски безопасности, связанные с ИИ Искусственный интеллект и машинное обучение 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 эту статью. Читать...

Альфа-Банк открывает набор на второй поток магистратуры по Data science в МФТИ🔥 Если у вас есть диплом бакалавра или специалиста, вы умеете программировать, знаете основы для подготовки данных для машинного обучения и хотите научиться: 📌 Управлять циклом создания модели: от сбора данных до оценки эффективности 📌 Работать с большими объёмами данных, используя современный стек технологий 📌 Анализировать и моделировать данные с помощью алгоритмов Python 📌 Решать прикладные задачи Machine Learning и Deep Learning 📌 Защищать идеи, эффективно работать в команде Обучение проходит очно, всем студентам во время обучения выплачивается стипендия и по окончании магистратуры выпускники получат диплом государственного образца от МФТИ, а лучшие - оффер в Альфа-Банк🅰️ Как поступить? Подайте онлайн-заявку до 31 марта, решите одну из двух задач по машинному обучению и пройдите интервью. Больше информации — на сайте магистратуры и в ТG @alfabankmipt

​​👨‍💻Мониторинг аномальной активности в операционной системе «Нейтрино» Активности в операционной системе могут быть самыми разнообразными. Это может быть и запуск нового процесса или потока, и обращение к файловой системе, и выделение памяти, и многое другое.  Авторы разработали программный комплекс мониторинга аномальных процессов (ПК МАП). В его основе лежат механизмы сбора и анализа состояния системы, а также технологии машинного обучения. Читать...

​​⚡Теория вероятностей в машинном обучении. Часть 1: модель регрессии В данной статье вы подробно рассмотрите вероятностную постановку задачи машинного обучения: что такое распределение данных, дискриминативная модель, i.i.d.-гипотеза и метод максимизации правдоподобия, что такое регрессия Пуассона и регрессия с оценкой уверенности, и как нормальное распределение связано с минимизацией среднеквадратичного отклонения. Читать...

​​🧬 Примите участие в международной конференции Data Fusion 2023 от ВТБ, которая пройдёт 13-14 апреля. Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки. Первый день конференции будет посвящен аспектам управления данными, практикам перехода на доверенные технологии, доступности дата-сетов для ИИ и другим темам, актуальным для CDO и руководителей бизнес-подразделений. Программа 14 апреля адресована data science специалистам и исследователям. Темы докладов и сессий распределены по трем стримам: «ML+», «AI Classic», «ML Environment». На конференции представят новейшие технологии и инструменты, а также будут проведены практические сессии и выступления ведущих предприятий. Не пропустите возможность улучшить свои навыки и расширить свои знания в области Data Science.  Участие в конференции бесплатное. Успейте зарегистрироваться по ссылке: https://cnrlink.com/datafusion51

​​🔥Встраиваем распознавание документов от Smart Engines куда угодно за пять минут Авторы, Smart Engines, многие годы занимаются созданием ПО для распознавания документов, удостоверяющих личность, гибких форм, банковских карт, штрихкодов и так далее - всего более двух с половиной тысяч различных документов. В статье авторы покажут пример того, как с помощью Docker, Python и SDK самому реализовать простейшее решение для распознавания документов.  Читать...

​​🧠Kubeflow: учимся устанавливать и запускать Kubeflow на локальной машине Пошаговое руководство по установке и конфигурированию всех компонентов kubeflow на локальной машине. Читать...

​​Математика дата саентиста - здесь мы публикуем математические задачи и гайды для машинного обучения с упором на практику. Проверяем ваши знания, а затем на основе ошибок предлагаем статьи и уроки.  Если хочешь познать дзен и понимать как работают алгоритмы, а не просто импортировать их, подписывайся. Здесь реально учат. @ds_math

​​👨‍💻Представление, кластеризация и подобие в примерах, иллюстрациях и таблицах Эта статья послужит введением в представление (embedding), подобие (similarity) и кластеризацию (clustering). Знать эти ключевые понятия машинного обучения нужно, чтобы понять, что такое скрытое пространство. Читать...

​​👉🏻Революция генеративного ИИ началась — как мы к этому пришли? Сегодня только и разговоров, что о ChatGPT, Midjourney и прочих DALL-E. Почему именно сейчас нейросети стали такими крутыми и развиваются семимильными шагами? Прорыв стал возможен благодаря новому классу невероятно мощных моделей искусственного интеллекта. В этой статье вы узнаете, с чего всё началось и как мы здесь оказались. Читать...

31 марта МТС собирает крупнейшую в России IT-конференцию TRUE TECH DAY. Почему сейчас? Потому что давно пора показать, что ск
31 марта МТС собирает крупнейшую в России IT-конференцию TRUE TECH DAY. Почему сейчас? Потому что давно пора показать, что скрывают «под капотом» топовые продукты продвинутых технологичных компаний. Каждый участник конференции протестит на себе true-технологии и испытает новые впечатления, меняющие мир пользователей.  Что будет:  → 7 треков: AI, Main Track, Big Data, Architecture, Cybersecurity, Leading Change, Product Manager. → 50+ мировых спикеров с топовыми темами без воды и лирики → 10 часов нетворкинга и обмена опытом в Москве, Дубае, Тбилиси и Астане → много интерактивных и цифровых зон  → а после — грандиозная вечеринка со звездным лайн-апом  Все спикеры и темы уже на сайте.  Регистрируйся на True Tech Day по ссылке. Участие бесплатно

​​🔥Градиентный спуск простыми словами Градиентный спуск - это способ обучения и совершенствования модели машинного обучения. Он делает это, постоянно пытаясь лучше предсказать правильный ответ, корректируя свое "мышление". Для этого используется математическая формула, чтобы определить, в каком направлении нужно двигаться, чтобы приблизиться к правильному ответу. Процесс повторяется много раз, пока алгоритм не сможет предсказать ответ настолько хорошо, насколько это возможно. Читать...

​​Соревнование Data Fusion Contest 2023 в самом разгаре: 🔥У каждого участника есть шанс получить мерч от сообщества ODS. Поделись ссылкой на соревнование с другом и предупреди, чтобы он указал твой telegram-никнейм при регистрации в специальном поле “Откуда узнали о соревновании”. Каждую неделю мы будем разыгрывать наши брендированные футболки среди тех, кто пригласил больше всего участников 🎁 🔥В прошлую субботу мы объявили победителей первой фазы в задачах Атака и Защита, но в призовом фонде остались еще 1 400 000 руб. Участвуй в соревновании, сразись во втором турнире с решениями других участников и забери свой приз! Регистрируйся по ссылке и убедись на собственном примере, что Adversarial ML может быть увлекательным и о-о-очень полезным 😉

​​💪Увеличь это! Современное увеличение разрешения в 2023 В статье автор подробно рассматривает современные алгоритмы повышения разрешения. За последние годы авторы создали 3 бенчмарка Video Super-Resolution под разные кейсы использования, которые на данный момент занимают первые 3 (из 14) места в соответствующем разделе на сайте paperswithcode.com. Читать...

​​💯Юмор ChatGPT В последнее время ChatGPT набрал большую популярность. Автор решил проверить насколько умна эта нейросеть и решил научить ее шутить. Что из этого вышло вы узнаете в этой статье Читать...

​​🎁ChatGPT показала 5 тысяч самых опасных файлов, с помощью которых можно легко взламывать сайты Автор попросил нейросеть ChatGPT, представить, что она создала сайт и забыла удалить из корневой папки файлы, которые могут представлять наибольшую ценность для злоумышленников. В этой статье вы узнаете что из этого вышло. Читать...

​​💻Стратегии прогнозирования временных рядов в ETNA Меня зовут Дима, я разработчик библиотеки ETNA в Тинькофф. Расскажу о том, как в задаче прогнозирования временных рядов появляются стратегии, какими они бывают и как воспользоваться стратегией в библиотеке ETNA. Читать...

​​🤔Как написать пайплайн для чтения рукописного текста В этой статье мы, команда Sber AI, расскажем о пайплайне для распознавания текста и о нюансах обучения HTR‑моделей, а также поделимся датасетом школьных обезличенных тетрадей. Это почти 2 тысячи страниц с полной разметкой полигонов слов. Читать...

​​🚀Кроссовки с машинным обучением. Как стартап хочет сделать революцию в ходьбе Стартап Shift Robotics из Питтсбурга изобрел «обувь», которая позволяет ходить на 250% быстрее. При этом человек не затрачивает никакой дополнительной энергии. Такая пара кроссовок стоит 1400 долларов. Дороже любых Yeezy's в разы. Но зато — в буквальном смысле самая быстрая обувь в мире, которая способна превратить вас в Майкла Джексона на максималках.  Читать...

​​⚡О трёх существенных недостатках известных алгоритмов обучения с подкреплением Уже несколько десятилетий существуют такие алгоритмы машинного обучения с подкреплением, как Q-learning и REINFORCE. До сих пор часто применяется их классическая реализация. К сожалению, эти алгоритмы не лишены фундаментальных недостатков, значительно усложняющих обучение хорошей политике. Рассмотрим три основных недостатка классических алгоритмов обучения с подкреплением, а также решения, направленные на их преодоление. Читать...