![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Show more![Network: Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
📈 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 19 677 subscribers, ranking 6 660 in the Technologies & Applications category and 33 374 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 677 subscribers.
According to the latest data from 06 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -96 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.57%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.51% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 489 views. Within the first day, a publication typically gains 888 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- 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.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @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 07 November, 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.
19 677
Subscribers
-424 hours
-247 days
-9630 days
Posts Archive
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
🔥Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second
Мы представляем базовую модель для оценки глубины с помощью метрики нулевого кадра.
Модель синтезирует карты глубины высокого разрешения с непревзойденной резкостью и высокочастотными деталями.
Прогнозы являются метрическими, с абсолютным масштабом, без опоры на доступность метаданных, таких как внутренние параметры камеры.
Модель быстрая, производит карту глубины 2,25 мегапикселя за 0,3 секунды на стандартном графическом процессоре.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🤔Машинное обучение и криптография: знакомимся с CipherGAN
В этой статье мы рассмотрим генеративно‑состязательную сеть CipherGAN, используемую для определения базового шифровального отображения по банкам непарного зашифрованного текста и открытого текста.
Читать...
⚡️Как за месяц научить нейросеть говорить на татарском: опыт MTS AI
В этой статье расскажу вам о том, как мы силами пяти человек за месяц научили нашу большую языковую модель Cotype Lite общаться на татарском языке.
Читать...
🚀Как у нейросетей работает внимание? Статья про self-attention и cross-attention
В этой статье вы узнаете о механизме внимания (attention) в нейросетях, спецификациях self-attention и cross-attention, а также их роли в генерации изображений на основе текстовых описаний.
Читать...
🥳Строим ETL-конвейер для машинного обучения с помощью Kafka, Clickhouse и Go
В этой статье я поделюсь с вами своим опытом использования Golang, Kafka и Clickhouse на примере простого ETL-конвейера для параллельной передачи JSON-данных в базу данных с последующим прогнозированием температуры на основе машинного обучения.
Читать...
🐍Как проверить свои модели ONNX на Python: кратко
В этой статье разберем, что такое ONNX, как экспортировать модели в этот универсальный формат и, что самое главное, как протестировать их с помощью Python.
Читать...
Бесплатный мини-курс по технологии ускорения ML-моделей — Triton
В Ozon Tech 100+ дата-сайентистов. Каждый день они решают задачи поиска и диалоговых систем, чат-ботов и матчинга, анализа спроса и рекомендаций. И много-много других! Для этого наши специалисты используют огромное количество технологий. Одна из них — Triton.
Курс — это гайд в формате лонгрида, из которого вы узнаете:
— что такое Triton и как в нём происходит типизация данных;
— как собрать простую модель под любые нужды;
— как оптимизировать модель и дотащить до прода.
Чтобы пройти курс, нужно:
1) отправить заявку на этой странице;
2) иметь 2 часа свободного времени.
А после прохождения вы получите приглашение в закрытый чат с DS-экспертами Ozon.
Удачи!
🗣Как общаться с базой знаний на естественном языке с помощью LLM и объективно оценить работу полученной системы
В этой статье расскажу про особенности применения больших языковых моделей для оптимизации бизнес-процессов.
Читать...
😎Эффективные запросы к ChatGPT и подобным моделям: Полное руководство по идеальной формуле
В этой статье я расскажу вам о единственной формуле, которую нужно знать, чтобы мастерски составлять запросы (промты) к ChatGPT и получать точные и полезные результаты.
Читать...
🔍 Вакансия: Data Engineer / Web Scraper Specialist 🔍
Ищем специалиста по веб-скрейпингу и работе с API для автоматизированного сбора данных о компаниях из открытых источников.
Что нужно будет делать:
- Собирать данные о компаниях через *D7 Lead Finder* (API или скрейпинг).
- Использовать *Hunter.io, LinkedIn API, Google Custom Search* для дополнительного сбора и обработки информации.
- Очистка и верификация данных, сохранение в формате *CSV/Excel*.
Что ожидаем:
- Опыт в *Python, Selenium, Beautiful Soup/Scrapy*.
- Навыки работы с API и обработки больших объемов данных.
- Умение структурировать и анализировать данные.
по всем вопросам писать: @xandersob
🛡Защита LLM в разработке чат-ботов в корпоративной среде: как избежать утечек данных и других угроз
В этой статье расскажу про основные риски, связанные с использованием LLM в корпоративной среде, и способы от них защититься.
Читать...
🤩MIO: A Foundation Model on Multimodal Tokens
Новая базовая модель, построенную на многомодальных токенах, способную понимать и генерировать речь, текст, изображения и видео сквозным авторегрессивным способом.
Экспериментальные результаты показывают, что MIO демонстрирует конкурентоспособную, а в некоторых случаях и превосходящую производительность по сравнению с предыдущими двухмодальными базовыми линиями, базовыми линиями моделей any-to-any и даже базовыми линиями, специфичными для модальности.
Более того, MIO демонстрирует расширенные возможности, присущие его функции any-to-any, такие как чередующееся создание видеотекста, цепочка визуально-мысленных рассуждений, создание визуальных руководств, редактирование обучающих изображений и т. д.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🤔Как оценить качество LLM модели
В этой статье мы представим общий обзор текущего состояния исследований оценок LLM, а также расскажем о некоторых опенсорсных реализациях в этой области.
Читать...
Привет! Это команда МТС. Мы запустили набор на 3 поток Школы аналитиков данных МТС!
Обучение проходит в онлайн-формате и длится 10 месяцев. Преподаватели — эксперты нашего центра Big Data. Вы научитесь писать на Python, прокачаетесь в математике, основах машинного обучения, ML Ops, Spark и прочих вещах, без которых не выйдет работать в Data Science. Также у студентов будет возможность попасть на стажировку в МТС.
Ждем тех, кто любит учиться, хочет попасть в комьюнити единомышленников, и, конечно, развиваться в анализе данных и ML.
Обучение бесплатное, но места ограничены - чтобы попасть, необходимо подать заявку до 20 октября и выполнить вступительное задание. Старт обучения - 7 ноября!
Подробности по ссылке, ждём тебя!
Реклама. Информация о рекламодателе.
🤨Можно ли доверять GPT-4o конфиденциальные данные?
В этой статье мы разберемся в политике конфиденциальности Open AI и выясняем, почему эксперты окрестили GPT-4o «турбопылесосом данных».
Читать...
🔍MaskLLM: Learnable Semi-Structured Sparsity for Large Language Models
Обучаемый метод обрезки, который устанавливает полуструктурированную разреженность в LLM, направленный на снижение вычислительных издержек во время вывода.
Вместо разработки нового критерия важности MaskLLM явно моделирует шаблоны N:M как обучаемое распределение с помощью выборки Gumbel Softmax.
Этот подход облегчает сквозное обучение на больших наборах данных.
Он позволяет настраивать маски для безпотерьного применения разреженности 2:4 к нижестоящим задачам или доменам.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🔒Безопасность приложений больших языковых моделей (LLM, GenAI)
В этой статье мы рассмотрим основные стратегии защиты ваших моделей и приложений искусственного интеллекта.
Читать...
⚡️ IT-обучение теперь в Telegram!
В cвязи с недавнем замедлением Ютуба — лучшие обучающие каналы переехали в Telegram
Вот каналы для айтишников:
🖥 Data Science: @DataScience
📱 Python: @Python
📱 GitHub: @GitHub
⚙️ Backend: @Backend
🤓 Общее айти: @portalToIT
📱 Frontend: @Frontend
👩💻 Java: @Java
👩💻 C#: @Csharp
👩💻 С/С++: @Cpp
🖥 Базы Данных & SQL: @SQL
👩💻 Golang: @Golang
🖥 PHP: @PHP
👩💻 Моб. разработка: @MobDev
👩💻 Разработка игр: @GameDev
👩💻 DevOps: @DevOps
🤔 Хакинг & ИБ: @InfoSec
🐞 Тестирование: @QA
📱 Маркетинг: @Marketing
🖥 Дизайн: @Design
➡️ Сохраняйте себе, чтобы не потерять
