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 19 984 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 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 19 984 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 天
-7530 天
帖子存档
Что индустрия AI и ML подарила нам в уходящем году?
Наливайте какао с зефирками и подключайтесь к встрече, где команды Cloud, SberDevices и Sber AI подведут итоги года в сфере ML-deep-tech разработок.
📆 22 декабря в 11:00 на вебинаре «Трансформеры для генерации контента в ML Space: итоги года и тренды 2023» обсудим:
✅ state-of-the-art инструменты для оценки больших базовых моделей в 2022 году и тенденции на 2023;
✅ как ученые и разработчики объединяют усилия, чтобы обеспечить самые крутые результаты работы моделей;
✅ на десерт — обзор всего самого мощного, что за год появилось на витрине AI Services и DataHub и способы применить это на практике.
Ждем всех неравнодушных к AI и ML — дата-сайентистов, ML-инженеров, ИТ-директоров, разработчиков и продактов.
Зарегистрироваться на вебинар
Трекинг без разметки или как следить за тысячами пузырьков на производстве
Сегодня поговорим об алгоритмах компьютерного зрения, обработке видеопотока и подходах к трекингу без разметки (unsupervised tracking). Методичка будет полезна как опытным специалистам, перед которыми стоит подобная задача, так и начинающим энтузиастам.
В этой статье вы найдете:
— описание домена данных и технологического процесса флотации;
— подход к cегментации множества подобных объектов;
— существующие методы трекинга без разметки;
— подход к одновременному сопровождению множества подобных объектов;
— сравнение качества работы алгоритмов, полезный python-код и демонстрации!
Читать...
IT-специалист не привязан ни к месту, ни к одному работодателю, поэтому кажется, нет разницы, работать неофициально или в качестве самозанятого. При этом статус самозанятого позволяет оформлять отношения с крупными клиентами и официально получать оплаты.
• Регистрируйтесь самозанятым через бесплатный сервис «Своё дело» в приложении СберБанк Онлайн — том самом приложении, где вы привыкли делать переводы друзьям.
• Там же в приложении у вас появится возможность оформлять чеки онлайн (вручную или автоматически).
• Вы получите полезные сервисы за 0 ₽ для ведения своего дела, например, онлайн-запись и учёт клиентов, консультацию юриста и другие.
Узнать больше про «Своё дело»
Реклама. Рекламодатель. ПАО Сбербанк. Генеральная лицензия ЦБ РФ №1481
Применение нейросетей для сжатия данных при интерактивной визуализации
Одна из самых приятных вещей в жизни разработчика архитектуры ПО и технологического эксперта Intel — возможность наблюдать за фантастическими достижениями Центров передового опыта (CoE) OneAPI по всему миру. Недавно лаборатория UC Davis Visualization & Interface Design Innovation (VIDI) Lab поделилась опытом применения глубокого обучения в создании интерактивной визуализации для науки.
Читать...
🎄 В честь Нового года мы устраиваем распродажу на все курсы от Proglib.academy.
➡️ Скидка 50% действует до 31 декабря, выбирай курсы по ссылке: https://proglib.io/w/3b1436aa
👉🏻 Алгоритмы и структуры данных
👉🏻 Математика для Data Science
👉🏻 Основы IT для непрограммистов
👉🏻 Основы программирования на Python
👉🏻 Frontend Basic: принцип работы современного веба
Успей порадовать себя к НГ!
Иногда ИИ поразительно непредсказуем. Он создал аномальный кошмар, который эксперты не могут объяснить
То, что потенциал нейросетей не познан на все 100, очевидно. Внезапное появление женщины как из фильмов ужасов, которая оставалась на каждой следующей картинке, — еще одно тому доказательство. Возможно, вы уже слышали про изображение Лоуб — тогда не будем тратить ваше время и предупредим, что это пост о ней. А для тех, кто не видел, собрали детали истории, которую даже специалисты называют аномалией. Осторожно, под катом чувствительный контент.
Читать...
Frontender's notes - самый большой канал по фронту с годной инфой по HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны.
Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel
Ну а если вы любите почитать статейки о вебе в оригинале то вот сюда 👉 @frontend_international
В общем добро пожаловать!
Самые впечатляющие достижения ChatGPT
Как вы, наверное, знаете, на днях OpenAI выпустила языковую нейросеть ChatGPT. Этот текстовый ИИ уже побил все рекорды по хайпу. Он набрал 1 млн зарегистрированных пользователей меньше чем за неделю. Для сравнения, у Twitter достижение этой цифры заняло 2 года, у Facebook — 10 месяцев.
Читать...
Self-Supervised Learning. Проблематика и постановка задачи
В последнее 2-3 года в обучении нейросеток всё больше набирает обороты self-supervised подход. Это мощный инструмент, который позволяет использовать огромные массивы данных, при этом не требуя трудозатратной разметки. Так можно учиться на миллионах или даже миллиардах картинок. Благодаря такому подходу были получены большинство state-of-the-art результатов в последнее время на классических датасетах типа ImageNet.
Это первая статья в цикле, которая рассматривает основные преимущества Self-Supervised Learning (SSL) и общую постановку задачи. Цикл будет посвящён SSL для Computer Vision.
Читать...
Data Science | Machinelearning [world] - канал на котором публикуются интересные англоязычные материалы из различных источников на такие темы как:
👉 Data Science and Data Analytics
👉 Machinelearning
👉 Python
👉 Algorithms
Добро пожаловать! @ds_internationalTutorial к автоматизации разметки изображений с использованием OpenCV Python
Разметка- самая важная часть проекта глубокого обучения. Это решающий фактор того, насколько хорошо модель обучится. Однако это очень утомительно и отнимает много времени. Одним из решений является использование автоматизированного инструмента разметки изображений, который значительно сокращает время.
В этой статье мы обсудим некоторые приемы и приемы разметки в OpenCV. С помощью этих методов мы создадим автоматизированный инструмент для разметки одного класса. Он также будет иметь функцию отклонения ненужных объектов. Все это использует возможности некоторых простых алгоритмов в OpenCV.
Читать...
