Анализ данных (Data analysis)
前往频道在 Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
显示更多📈 Telegram 频道 Анализ данных (Data analysis) 的分析概览
频道 Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 51 955 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 565,并在 俄罗斯 地区排名第 11 790 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 51 955 名订阅者。
根据 10 十一月, 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 581,过去 24 小时变化为 36,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 11.33%。内容发布后 24 小时内通常能获得 8.46% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 5 887 次浏览,首日通常累积 4 394 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 236。
- 主题关注点: 内容集中在 llm, контекст, openai, архитектура, deepseek 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:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
凭借高频更新(最新数据采集于 11 十一月, 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。
51 955
订阅者
+3624 小时
+427 天
+58130 天
帖子存档
K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов.
Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day для python-разработчиков. 18 сентября ты сможешь бесплатно послушать часть докладов конференции PiterPy: от мастерства карьерного роста до хитростей асинхронного программирования. Для участия нужно только зарегистрироваться.
Подробнее на сайте
+3
🖥 One-DM может генерировать рукописный текст по одному образцу, имитируя стиль вводимого текста.
Он улавливает уникальные особенности письма и хорошо работает на нескольких языках.
https://github.com/dailenson/One-DM
@data_analysis_ml
Вот что ждет в Т-Банке ML-разработчиков, кроме ДМС, крутых офисов и других плюшек:
— Актуальный стек. Здесь следят за трендами и быстро внедряют новое.
— Общение на «ты». Так проще.
— Прозрачная система роста. Вы всегда будете знать, какие навыки нужно подтянуть и как получить повышение.
— Вы окажетесь среди профессионалов, у которых можно многому научиться. А если захотите — можете стать ментором для младших коллег.
Больше о вакансиях ML-разработчиков — здесь
Erid:2VtzquijNPh
🖥 NVIDIA выпустила уменьшенную версию, Nemotron-Mini-4B-Instruct
- Оптимизирована для ролевых игр, RAG QA и вызова функций на английском языке.
- Поддерживает контекст длиной 4 096 лексем.
- Разрешено коммерческое использование
🌟 Подробнее про Nemotron
Это доработанная версия nvidia's Minitron-4B-Base, которая была обрезана(прунинг) и соборно из Nemotron-4 15B с помощью техники сжатия LLM.
https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-Mini-4B-Instruct
🎇AutoRound был интегрирован в
PyTorch
AO, хорошая библиотека, предоставляющая встроенную квантование и для обучения моделей.
🎯Пример кода: https://github.com/pytorch/ao/tree/d2bce6a56eae5701cb72eb0cf6359626e7bd0190/torchao/prototype/autoround
🔥AutoRound Github: https://github.com/intel/auto-round
@data_analysis_ml
Andrew Ng только что выпустили два свежих курса по AI Python для начинающих!
В курсе учат, как писать код (а) с использованием ИИ, основне направлением развития этой области, и использовать преимущества генеративного ИИ, который позволяет быстро делать ценные вещи с помощью кода.
Если вы подумываете о том, чтобы научиться писать код, то благодаря ИИ сейчас самое подходящее время для этого.
https://deeplearning.ai/short-courses/ai-python-for-beginners/
@data_analysis_ml
🫦 Pose Talk - это мощный метод синхронизации губ, который позволяет создавать видеоролики с говорящей головой из одного изображения, аудио и текстовых подсказок.
https://junleen.github.io/projects/posetalk
@data_analysis_ml
⚡️ SkillNer - это модуль NLP для автоматического извлечения HR данных из неструктурированных объявлений о работе, текстов и резюме соискателей.
pip install skillNer
Извлечение необходимой информации о стеке разработчиков из объявлений о вакансиях, резюме и любого другого неструктурированного текста может занимать много времени и сил, если делать это вручную.
Этот инструмент может быть полезен:
- Рекрутерам для автоматизации извлечения для ускорения отбора кандидатов.
- Специалистам по исследованию данных для извлечения структурированных данных из неструктурированного текста, связанного с работой.
SkillNER автоматизирует этот процесс, делая пирсинг быстрым и эффективным.
Вот небольшой пример:
python
import spacy
from spacy.matcher import PhraseMatcher
from skillNer.general_params import SKILL_DB
from skillNer.skill_extractor_class import SkillExtractor
# Load the spaCy model
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
# Initialize the SkillExtractor
skill_extractor = SkillExtractor(nlp, SKILL_DB, PhraseMatcher)
# Sample job description
job_description = """
You are a data scientist with strong expertise in Python. You have solid experience in
data analysis and visualization, and can manage end-to-end data science projects.
You quickly adapt to new tools and technologies, and are fluent in both English and SQL.
"""
# Extract skills from the job description
annotations = skill_extractor.annotate(job_description)
annotations
📘 Github
🚀 Demo
@data_analysis_ml🍏 Все, что вам нужно это 2 Макбука
Крутой домашний клестер: Llama 3.1 405B работает распределенно на 2х макбуках.
https://github.com/exo-explore/exo
@data_analysis_ml
GOT (General OCR Theory) - 580M модель OCR-2.0, которая теперь доступна на
▪ Модель: https://huggingface.co/ucaslcl/GOT-OCR2_0
▪ Github: https://github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0/
@data_analysis_ml
Научитесь эффективно использовать нейросети в своей работе. Приглашаем на бесплатный мини-курс Skillbox «Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней». Окунитесь в сферу IT и решите, какая специальность вам ближе.
🎁 Регистрация по ссылке: https://epic.st/ieV_x?erid=2VtzqvNvntX
Чем займётесь на мини-курсе? Узнаете, где востребована наука о данных, и разберётесь в различиях её основных направлений. Освоите азы главного языка Data Science — Python, а также визуализируете с помощью него данные. Изучите базовые конструкции языка SQL и наконец поймёте, как же работают нейросети.
В знакомстве с профессиями вас будет сопровождать Анастасия Борнева — руководитель направления по исследованию данных в «Сбере». В финале мини-курса в прямом эфире она разберёт практические задания и ответит на все вопросы.
🎉 Все участники получат крутые бонусы и подарки!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
🤖 Microsoft представляет Windows Agent Arena
Инструмент для оценки мультимодальных агентов Работающих с ОС Windows
Windows Agent Arena: среда, ориентированная исключительно на Windows, где агенты могут свободно работать в реальных задачах и использовать тот же широкий спектр приложений, инструментов и веб-браузеров, которые доступны пользователям при работе.
Это адаптарованный фреймворк OSWorld (Xie et al., 2024) для создания 150+ разнообразных задач Windows в различных областях, требующих от агентов способностей к планированию, пониманию происходящего на экране пк и применение инструментов для реальных задач.
huggingface.co/papers/2409.08264
@data_analysis_ml
🏆 Российский AutoML побеждает на международной арене
Команда “LightAutoML testers” победила в международном соревновании Kaggle AutoML Grand Prix! Наши ребята: Александр Рыжков, Дмитрий Симаков, Ринчин Дамдинов и Иван Глебов с помощью решений на основе LightAutoML обошли известных конкурентов по индустрии, включая команды из Amazon и H2O!
🚀 LightAutoML - бесплатный и открытый инструмент
Ключом к успеху стала open-source библиотека LightAutoML (LAMA), которая автоматизирует построение моделей машинного обучения. Благодаря использованию библиотеки ускоряется построение моделей и, зачастую, повышается качество. Инструмент подойдет как новичкам, так и профессионалам - решение можно получить как в несколько строк, так и с полной кастомизацией.
🌍 Kaggle AutoML Grand Prix 2024
Это - онлайн соревнование, приуроченное к ежегодной международной конференции International Conference on Automated Machine Learning, которая в этом году пройдет в Париже. Соревнование проходило на Kaggle (самой масштабной мировой платформе для соревнований по анализу данных) в 5 этапов, в каждом из которых было необходимо создать качественную модель машинного обучения всего за 24 часа.
🎓 Делимся опытом
Хотите узнать секреты победителей? Не пропустите вебинар, где команда расскажет о своих решениях и ответит на ваши вопросы! Он пройдет в 17:30 уже сегодня в канале @lightautoml!
Repost from Machinelearning
Новостной дайджест
✔️ Поколение Z будет чаще использовать ИИ для покупок на предстоящих праздниках.
Согласно опросу, проведенному компанией Fiverr, розничные продавцы разрабатывают стратегии по привлечению новых покупателей, особенно из поколения Z (термин, применяемый в мире для поколения людей, родившихся, по разным классификациям, примерно с середины 1990-х до начала 2010-х годов), с помощью ИИ.
Более половины опрошенных покупателей поколения Z планируют использовать ИИ в качестве помощника по покупкам к Новому Году. Например, некоторые используют ChatGPT для поиска лучших цен или генерации идей подарков.
Розничные продавцы уверены, что эти функции захватят покупательские привычки поколения Z, и планируют инвестировать в ИИ. 70% предприятий планируют инвестировать в ИИ, 39% увеличивают свои расходы на рекламу в социальных сетях, а 35% инвестируют в маркетинговые стратегии с привлечением инфлюэнсеров.
cbsnews.com
✔️ Audible планирует создавать голосовые копии дикторов аудиокниг.
Audible запустил бета-версию сервиса, который позволяет озвучивать книги с помощью синтеза речи, используя голос диктора. Сервис позволит авторам создавать реплики собственного голоса с помощью ИИ, что позволит им браться за большее количество проектов и увеличить свой доход.
В данный момент бета-версия доступна только в США для ограниченного числа рассказчиков, и Audible планирует вскоре предоставить доступ к ней владельцам авторских прав книг. Audible обещает, что будет тщательно отслеживать влияние этой технологии сообщество.
acx.com
✔️ ell: Библиотека программирования LLM.
ell - это легкая библиотека промпт-проектирования, которая оперирует промптами как функциями. После многих лет создания и использования языковых моделей в OpenAI и в экосистеме стартапов, ell была выпущена в открытый доступ.
Она разработана на основе принципов, которые делают работу с промптами более структурированной и эффективной.
ell позволяет создавать "language model program" (LMP), которые представляют собой функции, генерирующие промпты для языковых моделей. В ell есть инструменты для отслеживания, управления версиями и визуализации.
Библиотека поддерживает мультимодальность: работает с текстом, изображениями, аудио и видео. ell старается быть максимально легкой и не интрузивной, не требуя от разработчиков менять свой стиль программирования.
docs.ell.so
✔️ Loopy: генеративная модель портретного видео на основе аудио.
Loopy - разработка Bytedance, которая генерирует анимированные аватары на основе аудиозаписи с липсинком и угловой адаптацией.
Модель способна создавать реалистичные движения головы, мимику и движения, связанные с эмоциями.
Loopy не требует ручного указания шаблонов движения, это позволяет создавать более реалистичные аватары для разных сценариев. Она может генерировать движения в зависимости от аудиовхода, например, быстрые, спокойные или пение. Модель также работает с изображениями в профиль и реальными портретами. Информации о релизе кода и доступности модели в опен-сорсе не публиковалось. Пейпер. Демо.
loopyavatar.github.io
✔️ Туториал: Использование PostgreSQL в качестве векторной базы данных для RAG.
В туториале показан пошаговый сценарий к созданию векторной базы данных в PostgreSQL для хранения фрагментов текста из нескольких статей Википедии. В нем описывается процесс встраивания фрагментов текста и их сохранения в базе данных вместе с соответствующим заголовком, текстом и URL-адресом статьи.
Также приведен пример, как использовать векторное сходство для поиска релевантного контекста из базы данных с учетом запроса пользователя. Как извлеченный контекст используется для дополнения исходного запроса, прежде чем он будет передан в LLM для создания окончательного инференса.
infoworld.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Пофиксил баг — устроил перерыв с бесплатными печеньками, зарелизил новую программу — выпил чай на офисной кухне 😅
Если хочешь получать реальные бонусы и признание коллег — приходи в Сбер. Обещаем, у тебя будут только масштабные и интересные таски, а ещё ты станешь частью сообщества амбициозных и классных IT-специалистов.
Прокачивай скилы за счёт банка, получай премии и пользуйся ДМС с первого дня работы. Но и печеньки у нас тоже есть! 😉
Звучит заманчиво? Присоединяйся!
🤖Deep mind выпустил 2️⃣ новые системы искусственного интеллекта для робототехники:
🤖 ALOHA Unleashed для выполнения задач манипулирования двумя руками
🦾 DemoStart для управления роботизированной рукой.
Они научились выполнять целый ряд действий, требующих ловкости рук.
🧵Релиз: https://deepmind.google/discover/blog/advances-in-robot-dexterity/
Repost from Machinelearning
⚡️ OpenAI релизнули новую модель OpenAI o1, которая в разы мощнее GPT-4o,
Главная фишка - это цепочка рассуждений (CoT) которую выстраивает алгоритм прежде, чем дать ответ.
Заявлено, что модель будет сильно лучше писать код и понимать физику мира
Тот самый секретны проект, над которым так долго работала компания.
Доступ обещают дать уже сегодня.
@ai_machinelearning_big_data
#openai #chatgpt
Agent Workflow Memory
Интрумент, который значительно улучшает базовые результаты агентов на 24,6 % и 51,1 % относительного показателя успешности на бенчмарках
Mind2Web и WebArena, уменьшая при этом количество шагов, необходимых для успешного решения задач.
репозиторий: https://github.com/zorazrw/agent-workflow-memory
abs: https://arxiv.org/abs/2409.07429
@data_analysis_ml🎉МТС Web Services запустили подкаст PRO Данные — о больших данных в облаках!
🌟В первом выпуске гости обсудили облачные хранилища, их возможности и зачем они нужны бизнесу.
Участники:
🌟Крестина Андреева, руководитель центра Data MTС Web Services
🌟Антон Близгарев, директор по развитию облачных продуктов Arenadata
🌟Максим Ситников, ведущий выпуска
📊 Количество данных растёт экспоненциально: расширять физические системы становится очень дорого, локальное хранение перестаёт быть рентабельным. Размещение в облаке серьёзно удешевляет хранение и переносит затраты из капитальных в операционные. А ещё позволяет добиться нужной производительности и модернизировать хранилища on-prem, которые «так исторически сложились».
🎙 Другие плюсы хранения данных в облаке, тенденции развития индустрии и интересные инсайты — в подкасте!
Смотрите и слушайте где удобно.
🎼VK видео
🎼Mave
🎼Строки
🎼Яндекс.Музыка
🎼Apple Podcasts
Реклама. Информация о рекламодателе.
🪨 Google представляет GenMS: генеративный иерархический поиск материалов
Инструмент для управляемой генерации кристаллических структур.
GenMS использует графическую нейронную сеть для прогнозирования свойств (например, энергии образования) генерируемых кристаллических структур.
Эксперименты показывают, что GenMS превосходит другие альтернативыные модели для генераций как в удовлетворении запросов пользователей, так и в генерации новых низкоэнергетических структур.
GenMS способна генерировать обычные кристаллические структуры, такие как двойные перовскиты (сравнительно редкий для поверхности Земли минерал, титанат кальция. Эмпирическая формула: CaTiO3. Был впервые обнаружен в 1839 году на Урале; назван в честь русского государственного и военного деятеля сенатора Льва Перовского) или шпинели (минерал кубической сингонии, смешанный оксид магния и алюминия MgAl2O4. Бывает окрашен минеральными примесями в различные цвета: бурый, чёрный, розовый, красный, синий.), исключительно на основе данных естественного языка и, следовательно, может стать основой для создания более сложных структур для изучения.
▪проект: https://generative-materials.github.io/genms/
▪abs: https://arxiv.org/abs/2409.06762
@data_analysis_ml
