现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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 19 994 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 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 19 994 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。
19 994
订阅者
-1324 小时
-487 天
-8830 天
帖子存档
😶🌫«Квантовые облака»: как разработчики делают квантовые вычисления ближе к бизнесу
В этой статье расскажу, что такое квантовые компьютеры, как квантовый центр и сотрудники из организации, придумали эмуляторы квантового процессора, почему решили разворачивать их в облаке и что в итоге получили.
Читать...
X5 Tech проведет XData - конференцию по большим данным
31 августа в онлайн выступят спикеры X5 Tech, чтобы рассмотреть эволюцию ритейла через призму big data: аналитика, модели и актуальные проблемы.
Заявленные спикеры:
-- Михаил Неверов, директор по анализу данных
-- Никита Сурков, руководитель направления аналитики данных
-- Александр Сахнов, руководитель управления мультивариативного анализа
-- Мария Шабалкова, владелец продукта «Платформа А/Б-тестирования»
-- Святослав Орешин, владелец продукта «Модельный риск»
-- Андрей Полушкин, team lead ad-hoc аналитики
-- Максим Павлов, руководитель направления подготовки и валидации
Готовится открытая дискуссия.
⏰ Старт в 11:00
Регистрация и подробности
🧐 Как используют генеративные модели в поисковике и при чём тут внешняя информация?
Современные генеративные модели способы “галлюцинировать” и путать факты. Одно из решений этих проблем — использовать доступ к внешней информации, опираясь на которую, мы можем выполнять как обусловленную генерацию (Retrieval Augmented Generation), так и фактологическую оценку имеющихся генераций (Fact-Check).
Светлана Крыжановская, разработчик отдела NLP группы YaLM Alignment, обсудит в докладе опыт работы с такими пайплайнами в Яндексе.
Всё это в рамках большой и важной конференции по ML, которая пройдёт 7 сентября.
Регистрация
Когда думаешь о новой профессии, всё как в тумане. В чём я буду хороша или хорош? Хватит ли меня на долгую учёбу? А как я устроюсь без опыта? И вообще, время уже ушло.
День цифровых профессий в Практикуме — это возможность сделать шажок туда, где хоть что-то понятно. А после первого шага легче сделать второй.
Мы пригласили 39 экспертов из Яндекса, AGIMA, inDrive, Хабра, Практикума, чтобы они помогли разобраться:
— кем можно работать в разработке, анализе данных, дизайне, менеджменте и маркетинге;
— как новичку найти первую работу;
— почему рынку всё ещё нужны тысячи новых специалистов;
— почему учиться в Практикуме непросто, но интересно.
Приходите с любыми вопросами и сомнениями. Вам ответят эксперты и выпускники Практикума.
→ Зарегистрироваться на День цифровых профессий
🎙Аугментация экспрессивных аудиоданных на основе TTS
В этой статье мы поговорим о системах клонирования голоса на основе TTS (Text-to-Speech), которые мы используем в корпоративной лаборатории человеко-машинного взаимодействия ИТМО для аугментации речевых баз данных в рамках задачи мультимодального распознавания доминантности дикторов в полилогах.
Читать...
👉 Запустите собственную LLM, представленную на HuggingFace!
Уже сегодня в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS мы обсудим что такое большая языковая модель, какие есть предобученные модели.
🔹 Поработаем с API ChatGPT, запустим предобученную RuGPT3.
🔹 Посмотрим примеры работы с подходами Zero-shot, Few-shot.
🔹Обсудим, как можно дообучать LLM на небольших видеокартах с помощью LORA модификаторов.
Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS
📌 Результаты урока:
Вы узнаете как работать с API ChatGPT, запускать собственную LLM, представленную на HuggingFace, работать с LORA модификаторами моделей
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/r3gE/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
