Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Data Science | Machinelearning [ru]
Open in 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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science | Machinelearning [ru]
Channel Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 19 985 subscribers, ranking 6 704 in the Technologies & Applications category and 33 689 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 985 subscribers.
According to the latest data from 24 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -79 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.62%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.70% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 523 views. Within the first day, a publication typically gains 740 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 7.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 25 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
19 985
Subscribers
-224 hours
-407 days
-7930 days
Posts Archive
Об экшн-трансформере как следующем этапе развития модели трансформер и не только
В последний год многие интересующиеся технологиями искусственного интеллекта замерли в ожидании и следят за развитием интересного стартапа. Он собирается предложить миру новый способ взаимодействия с компьютером и радикально усовершенствовать этот процесс…
Читать...
Генеративный ИИ и его будущее
В конце прошлого года на крупнейших IT-ресурсах появились десятки статей о ChatGPT, которого назвали чат-ботом нового поколения. Но наш обзор посвящен не конкретным продуктам, а тем технологиям, которые позволяют создавать подобные проекты, и их перспективам.
Главной задачей генеративного ИИ является создание нового контента на основе алгоритмов машинного обучения. И это не только текст, но также изображения, музыка и даже видео. 2022 год можно с полным правом назвать прорывным в этом отношении.
Читать...
Нейросеть имитирует работу мозга — накапливает знания, анализирует и делает выводы. Сегодня алгоритмы находят злокачественные опухоли, рисуют картины под стать мастерам, пишут стихи.
Это интригует и немного пугает. Чтобы не бояться неизвестного, нужно разобраться, как это работает: приходите на бесплатный онлайн-интенсив от SkillFactory и обучите свою первую нейросеть. Лучший способ узнать новое — попробовать на практике и получить личный опыт.
За 3 дня вы:
— познакомитесь с профессией Data Scientist;
— узнаете, чем отличается машинное обучение от глубокого;
— поймете базовый синтаксис Python для анализа данных и создания нейронной сети;
— построите алгоритм для распознавания рукописных цифр по фотографии.
Старт интенсива — 27 февраля в 20:00 мск.
Получите первый опыт в Data Science: https://go.skillfactory.ru/8Gx1yw
Методы и способы построения нейросетевого ПО. Что надо знать, если вы решили профессионально разрабатывать ИНС. Часть 1
Научная группа из Московского Энергетического Института провела исследование о наиболее распространённых методах и способах построения нейросетевого программного обеспечения. В данной цикле статей мы расскажем какие знания о нейросетях нужно иметь, если вы решили профессионально разрабатывать нейросети.
Читать...
Друзья, ищете работу? Есть вариант!
Принёс горячие вакансии от Alfa Digital — цифрового подразделения Альфа-Банка 🔥
Нужны:
— Data Science риск-менеджер
— Python Developer Big Data
— Team Lead Data Lake Platform
Подробнее узнать о них и отозваться можно в канале Alfa Digital, тут настоящий карьерный хаб для разработчиков и других IT-специалистов: интервью, рассказы о командах, кейсы, анонсы хакатонов и митапов, вакансии, карьерные советы и даже мемы.
Стоит подписаться 🅰️
Сколько стоит содержать виртуальную девушку? Создаем подругу, записывающую кружочки в Telegram, с помощью 4 нейросетей
Не так давно в интернете появилась душещипательная история, как пользователь hackdaddy8000 сперва создал виртуальную девушку, а затем усыпил ее. Моральный и мемный аспект этого события обсуждали в комментариях под новостями.
Поговорим о технической стороне. Как повторить этот шедевр и можно ли обойтись без сервисов OpenAI, которые сложно оплатить в России? И главное — сколько придется инвестировать в виртуальную подругу.
Читать...
Работать там, где живешь, а не жить там, где работаешь?
Да, и мы в Тинькофф поддерживаем такой формат работы. Поэтому открыли свои центры разработки не только в Москве, но и еще в 24 городах России, Беларуси, Армении и Казахстана.
Для нашей команды эти распределенные IT-хабы — возможность выбирать комфортный город для работы. Не переезжать в столицу, чтобы делать флагманские продукты, а создавать их там, где удобно. Или не оставаться на одном месте, а свободно перемещаться между офисами — встречаться и работать с коллегами по всей стране!
Посмотреть открытые вакансии в наши центры разработки и оставить резюме можно на этой странице: https://l.tinkoff.ru/tinkoff-2023-tcr
О трёх существенных недостатках известных алгоритмов обучения с подкреплением (и о том, как их устранить)
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...
7 способов улучшения датасетов медицинских снимков для машинного обучения
Качество датасета медицинских снимков (как и датасетов изображений в любой другой области) напрямую влияет на точность модели машинного обучения.
В секторе здравоохранения это ещё более важно, ведь качество крупных массивов данных медицинских снимков для диагностического и медицинского AI (искусственного интеллекта) или моделей глубокого обучения может стать для пациентов вопросом жизни и смерти.
Как знают команды клинических исследователей, сложность, форматы и слои информации в медицине больше и затейливее, чем в немедицинских изображениях и видео. Отсюда и берётся необходимость в алгоритмах искусственного интеллекта, машинного обучения (ML) и глубокого обучения с целью понимания, интерпретации и обучения на аннотированных массивах данных медицинских снимков.
В этой статье мы расскажем о сложностях создания обучающих массивов данных из медицинских снимков и видео (особенно в сфере радиологии), а также поделимся рекомендациями по созданию обучающих массивов данных высочайшего качества.
Читать...
20 уроков, которые я вынес из 20 лет работы программистом
Приобретенный за последние двадцать лет опыт сформировал мои взгляды на разработку и привел меня к некоторым выводам — я попытался скомпоновать их в удобоваримый список, в котором вы, надеюсь, найдете что-то ценное для себя.
https://habr.com/en/company/productivity_inside/blog/717108/
Автоэнкодеры для удаления шумов с изображений
Все глубже погружаясь в машинное и глубокое обучение меня очень заинтересовала тема автоэнкодеров, особенно с точки зрения удаления шумов. Поиски различной интересующей меня информации дали свои результаты, но, к сожалению, почти везде работа автоэнкодеров рассматривается на примере очень популярного набора данныx MNIST. Коллекция изображений данного набора имеет размер 28х28, данные разделены на наборы для обучения и тестирования. Однако, хотелось бы увидеть как работают автоэнкодеры на практике на более реальных изображениях. И прежде, чем приступать к практике, давайте сначала немного вспомним, что из себя представляют автоэнкодеры.
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. Ну и вживую это выглядит, конечно, очень круто.
Читать...
Автор библиотеки, от которой зависит половина веб-сайтов, сидит без денег
Если кратко, автор пакета core-js Денис Пушкарев (zloirock), от которого зависит огромное количество других js-пакетов, за много лет развития core-js не получал почти ничего, при этом ему регулярно прилетал хейт если его библиотека работал плохо, плюс в 20-м году он сел в тюрьму из-за ДТП (по его словам, на дорогу прямо перед его мотоциклом выбежали пьяные люди, впрочем, по правилам виноват был он), через несколько месяцев освободили досрочно, денег нет, получить донаты из-за рубежа затруднительно из-за санкций, американские СМИ "были разочарованы, что он не русский хакер, который вмешивается в американские выборы", в общем, денег нет, поддержки нет, развивать пакет дальше он не может, если кто-то не начнет его спонсировать.
На мой взгляд, это глобальная проблема в ИТ, как в мире, так и в России - вся ИТ-инфраструктура зависит от open source библиотек, авторам которых зачастую никто не платит, зато все предъявляют к ним претензии.
С этим надо что-то делать. Если авторы перестанут развивать эти библиотеки, или же переведут из на проприетарную лицензию, весь интернет может сломаться.
Читать...
VK приглашает на Weekend Offer ML- и мобильных разработчиков
Специалистов ждут в командах Дзена, Почты Mail.ru, Антиспама и Маруси.
Мобильных разработчиков ждут только в команде Дзена, а в ML Дзена также ищут Java-разработчиков.
Вас ждет детальное знакомство с тимлидами: они подробно расскажут о задачах, которые вам предстоит решать. индивидуальные технические онлайн-собеседования и финальное собеседование, на котором вы сможете пообщаться с понравившимися командами и получить ответы на оставшиеся вопросы. Оставляйте отклики до 16 февраля по ссылке ниже: HR с вами свяжутся и назначат слот на выходные (18–19 февраля).
Откликнуться
Что нужно знать нашим ML-сотрудникам
Недавно в комментариях к одному из постов в Варим ML меня спросили, какие навыки и знания нужны, чтобы у нас работать. Вопрос на самом деле очень важный - без правильного ответа невозможно нормально выстроить процессы найма и развития сотрудников. Можно быстро набросать дефолтный список - питончик, ML/DL, докер, и на этом закончить, но я решил зарыться в вопрос пообстоятельнее. Конечно, существуют самые разные родмапы, но лично мне они кажутся излишне общими, а я захотел поразмышлять именно про те скиллы, которые необходимы для работы в Цельсе, а главное про их необходимый уровень.
Читать...
Войны ИИ: Google против Microsoft. Как Google вчистую проигрывает одному ChatGPT
Microsoft, Google, Baidu и другие вовсю работают над тем, чтобы первыми создать бота, который сможет отвечать на все ваши вопросы. Битва идет не на жизнь, а на смерть. И пока что в ней выигрывает Microsoft. Всё потому, что в 2019 году она инвестировала в OpenAI, конкурента тогда гораздо более известной DeepMind. Это уже оказалось одной из их лучших инвестиций. В сумме они потратили всего $10 млрд, а их главный конкурент из-за этого на днях потерял $100 млрд капитализации, пытаясь представить публике что-то хотя бы отдаленно похожее.
Читать...
28 февраля в NewProLab стартует 5-недельная онлайн-программа Spark Scala for Data Engineering 5.0
Программа подойдет дата-инженерам, разработчикам и дата сайентистам.
Что входит в программу:
✅ 11 занятий в прямом эфире с преподавателями-практиками.
✅ 5 инструментов – помимо Apache Spark вы поработаете с Kafka, Elasticsearch, Cassandra, PostgreSQL, HDFS.
✅ 5 лаб – каждую неделю вы будете решать задачи с использованием реальных датасетов и на основе кейсов из реальной жизни.
Подробности по ссылке
Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод devsp, по которому вы получите скидку 20% при покупке программы до 20 февраля.
Пишем прототип программы для обучения английскому языку с помощью OpenAI API
Хочу описать процесс создания приложения, которое работает с OpenAI API. Идея приложения возникла из потребности улучшить мой английский язык. Как говорится, если у вас есть молоток, то все проблемы выглядят как гвозди. Так как я программист, я решил написать Искусственный Интеллект, который будет заменять учителя английского языка.
Читать...
