en
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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 19 943 subscribers, ranking 6 685 in the Technologies & Applications category and 33 644 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 943 subscribers.

According to the latest data from 01 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -97 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.61%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.18% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 319 views. Within the first day, a publication typically gains 835 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
  • 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 02 July, 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.

19 943
Subscribers
-324 hours
-397 days
-9730 days
Posts Archive
Коты в коробочках, или Компактные структуры данных Читать...

Уходя уходи: почему не стоит принимать контроффер Читать...

Лучшие IT-выступления 2019 по версии Tproger: Data Science Смотреть...

Введение в ML для Java-разработчиков #1 / Задачи ML. Смотреть...

Введение в математическую логику 1. Базовые понятия - Смотреть... 2. Представление функций - Смотреть... 3. Самая сложная логическая задача - Смотреть... 4. Предикаты и кванторы - Смотреть... 5. Теории: интуиции - Смотреть... 6. Парадоксы и заключение

Визуализация границ решения классификатора на основе изображений. Читать...
Визуализация границ решения классификатора на основе изображений. Читать...

Как стать более ценным программистом Читать...

Алгоритмическая теория игр, курс лекций. Лектор — Михаил Вялый. Лекция 1 - Смотреть... Лекция 2 - Смотреть... Лекция 3 - Смотреть... Лекция 4 - Смотреть... Лекция 5 - Смотреть... Лекция 6 - Смотреть... Лекция 7 - Смотреть... Лекция 8 - Смотреть... Лекция 9 - Смотреть... Лекция 10 - Смотреть...

How to Learn Data Science for Free [EN] - хорошая статья, которая описывает путь обучения Data Science, включая ресурсы. Читать...

AI для людей: простыми словами о технологиях Читать...
AI для людей: простыми словами о технологиях Читать...

От избытка информации мы теряем внимание. Сейчас информации так много, что большая часть энергии уходит только на то, чтобы отсеять ту, которая нам не подходит. Разработчик и автор этого канала делает это за вас и рассказывает вкратце о том, что читает, оставляя за вами только выбор прочесть статью полностью или нет

Мы не можем доверять ИИ-системам, построенным на одном лишь глубоком обучении Читать...
Мы не можем доверять ИИ-системам, построенным на одном лишь глубоком обучении Читать...

Компания Ralient в рамках международного форума Autonet 2019 11 октября представила свой первый прототип беспилотного электрического шаттла R-shuttle. Это грузовой малотоннажный транспорт общей массой до 3,5 тонн. Шаттл будет в беспилотном режиме работать в городах и между ними. Запас хода электрического шаттла составит до 420 километров. Проект позволяет избежать долгой зарядки машины за счет созданий станций по быстрой замене аккумуляторных батарей. Компания планирует запустить свои шаттлы уже 2023 году для доставки грузов в магазины крупных ретейлеров. R-shuttle позволит в несколько раз снизить стоимость доставки для транспортных компаний. Ralient занимается разработкой системы беспилотного управления и проектированием шаттла. На текущий момент компания приступила к испытаниям шаттла на полигонах. Основой беспилотного шаттла служит система Mimir которая при помощи нейросетей и глубокого обучения, сочетает в себе функции управления, компьютерного зрения, предсказания дорожной обстановки и построения оптимального маршрута. Частная компания Ralient была основана в 2018 году в Санкт-Петербурге. На текущий момент основным проектом компании является R-shuttle и система беспилотного управления Mimir. ВИДЕО: https://www.youtube.com/watch?v=CNxXLOglRNk

Учебный план освоения глубокого обучения и нейросетей за 6 недель Читать...

Сегодня хочу порекомендовать уютный канал нашей боевой подруги Дашбордец. Даша подробно рассказывает как построить визуализацию так, чтобы dashboard выполнил свою задачу и помог пользователю принять решение. От методов бизнес-анализа до реализации на BI. Вкусные графики, интересные фичи и много другое. Подписывайтесь, там интересно.

25 прикольных вопросов для собеседования по машинному обучению Читать...

Алгоритм вычисления корня n-ой степени из произвольного положительного числа Читать...
Алгоритм вычисления корня n-ой степени из произвольного положительного числа Читать...

Тренды и прогнозы в Natural Language Processing Читать...

Big Data от А до Я. Часть 2: Hadoop Читать...