🏆 AIeron | Data Feeling
Open in Telegram
IT предприниматель и препод 🧑🏫 ex-ML лидер в Dodo Brands 🦤🍕 Прокачиваю людей в Data Science 🚀 Победитель Stepik Awards 🏆 Kaggle Expert 🤹♀️ Создатель mnogo-reels.ru и @big_llm_course РКН https://clik.now/datafeeling Алерон @Ale_v2
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel 🏆 AIeron | Data Feeling
Channel 🏆 AIeron | Data Feeling (@datafeeling) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 14 331 subscribers, ranking 714 in the Marketing & PR category and 45 523 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 331 subscribers.
According to the latest data from 06 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -174 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 21.30%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.40% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 054 views. Within the first day, a publication typically gains 1 347 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 20.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as лот, n8n, бразилия, пет, санкция.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“IT предприниматель и препод 🧑🏫
ex-ML лидер в Dodo Brands 🦤🍕
Прокачиваю людей в Data Science 🚀
Победитель Stepik Awards 🏆
Kaggle Expert 🤹♀️
Создатель mnogo-reels.ru и @big_llm_course
РКН https://clik.now/datafeeling
Алерон @Ale_v2”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 07 September, 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 Marketing & PR category.
14 331
Subscribers
-924 hours
-637 days
-17430 days
Posts Archive
14 328
В целом, это верный путь в любой сфере. Если сильно надо - бьешь в одну точку, пока не треснет.
Кстати, с пасибо за ваши ответы вчера. Мы нашли пару идей для себя. Мне понравились варианты с Adversarial Validation и со смешиванием моделей заранее в единую фичу с весами пропорционально известной точности (корреляции) на тесте. Последнее, кажется, может докинуть. Надеюсь, вам тоже было полезно подумать над кейсом.
Аудитория у меня, конечно, заряженная 💪
14 328
Уперлись с командой очень необычный кейс ...
Вот у вас есть три предобученные модели, на тесте эти модели дают точность 90%, 80%, 70%.
Вы решили отвалидировать ансамбль из трех моделей на трейне. Подали прогнозы моделей как фичи + дополнительные фичи в бустинг. Как итог, бустинг отранжировал выходы моделей по важность абсолютно противоположно тесту. Как итог, на тесте ансабль дал точность ~75%...
Вот думает, что делать) Метрика на тесте - корреляция Спирмена.
Из идей, навесить на фичи веса, чтоб бустинг через "не хочу" ранжировал фичи в соответствии с информацией с теста.
14 328
Меня периодически спрашивают, а что нужно, чтоб выигрывать на Kaggle?
Вопрос не однозначный, но вот недавно увидел критерии молодых ребят, чтоб попасть к ним в команду по фармингу кегла и тп.
Проверьте себя. Интересный чек-лит.
14 328
Встретился сегодня с земляком из Сочи. Тот сказал интересную фразу
"Я твой канал почитал, на ютубе тебя послушал, ни слова не понял, но понял, что ты чем-то из IT сферы занимаешься"
Не знаю почему, но мне было очень смешно. А еще приятно, что Вы меня все понимаете) Хотя бы иногда!
Ладно родители крестились, когда мои рабочие разговоры слышали, но от ровесников из digital мира все равно похожее забавно слышать. Живете в разных мирах и разных информационных пузырях.
Кстати, с людьми не из IT, как правило я не разговариваю, ибо зачем при разговоре я не использую терминологию совсем. Четко слежу за тем, чтоб собеседнику было легко меня понимать. Душнил в мире и без того хватает, таких, кто не может от профессиональных деформаций оправиться, когда в мир "обычных смертных" спускается.
14 328
Решил, что весь год усердно трудился и в качестве подарка накуплю себе разных тренингов и мини-курсов на 100к. Технические навыки подразгоню, англ подкачаю и без физ нагрузки не останусь.
Коучей и психологов всяких не хочу, хочу больше в что-то практическое. «Интенсив по ML System Design». Или «Недельный нон-стоп по аудированию на английском». Что-то похожее у меня уже было в этом году по MLOps. А еще я успел пройти курс по «Съемке с коптера»
В общем, надо уметь себя порадовать хотя бы на НГ 🎅 🎄 Поэтому пишу это сюда, чтоб я точно не смог потом отмазаться перед самим собой, да и с вами поделится потом полным чеклистом.
И вообще, скоро буду подводить итоги года. Сейчас все силы бросил на борьбу за золото на Kaggle. Ензимы оказались невероятно интересными. Это тянет на несколько сочных статей на Хабре. Осталось только подняться еще ~40 мест 😅
Ждите вестей!
14 328
Придумал очень простую аналогию, чтоб объяснить почему смешивание (блендинг) моделей работает.
Есть у вас есть две модели - A и B. Пусть это не модели, а две аудитории двух блогеров. Например Алерон и Дзись. Решено сделать блендинг (кросс-постинг).
Если это две полностью совпадающие аудитории (одни и те же люди), то от такой взаимной рекламы у вас не будет прироста ни в одном канале.
А вот если аудитории вообще никак не пересекаются (диверсифицированные модели), то при смешивании, вероятность, что люди из одного канала перейдут в другой будет сильно выше. Например, Алерон и Бабушкин. Кстати, не хочет ли он колаб?!🤔 Надо будет узнать у него. Постучусь к нему, как стану KM.
При смешивании ответов нескольких моделей механика полностью аналогична. Это и снижении одновременной ошибки объясняет и баес от допущений каждой из моделей и так далее.
14 328
Кого только не встретишь в Таиланде?!
С кайфом посерфили с Женей. Было очень интересно с ним поболтать за мир DS/ML с высоты тим-лида и посерфить на Пхукетовских волнах. Ощущение, будь-то это второй Валера Бабушкин, но вид с боку.
Кстати, Женя матерый competitive data scientist. Заметил его когда-то в соревнованиях на Boosters. (Хотя на Kaggle его так и не уговорил) А еще у Жени есть классный канал, где он делится опытом решаемых задач в Альфе с помощью ML’я.
Канал прикольный, но не помню ссылку. Подскажите?
#физтехи_повсюду
14 328
А вот вам на сладкое.
Дошли руки дописать статью про решение с American Express.
https://habr.com/ru/post/704440/
14 328
Вы просили, я организовал.
Инсайдерский вебинар по текущей задаче на Kaggle.
Залетайте, расскажу пару идей и не только
https://us02web.zoom.us/j/84090762014?pwd=TFl5cUk4MGkzUzhmOTdZNWJJRzRoUT09
Meeting Passcode: 772480
14 328
И денег платить не надо)
В общем, даже если вы не шарите за DS так же блестяще как GPT, все равно не надо говорить, что хотите работать за еду. Всегда называйте вилку.
Ту часть, где GPT задает вопросы мне и я их валю - выкладывать не стал, чтоб не ронять марку😂
На сегодня все. Успехов!
14 328
Чей способ лучше, мой или от GPT?
Кажется, gpt решила и меня заменить.
Теперь она будет с вами лайф-хами делится. Ждем, когда она выиграет первую медаль на Kaggle.
14 328
+1Ого, да я сам бы завалил этот вопрос. А сетка еще и тесты накидала.
Если вам надо пройти лайф-кодинг, просто кидайте свои вопросы GPT.
14 328
+2Ща буду собесить chatGPT по Data Science.
Как видите, секцию классического ML'а она проходит успешно.
Что по SQL
14 328
Kaggle - это не всегда DS и ML, зачастую это история немножечко про MLOps + парсинг.
Это я пытаюсь осилить текущий чемпионат по прогнозированию температуры плавления белков.
Как выберусь в медальную зону, начну сюда вкидывать описание моих действий.
Пока только успел прикрутить пару моделей аналогов AlphaFold’а через внешнее API. В топ еще не вышел. Работаем.
14 328
Речь собственно про курс по оферам, который мы успели отшлифовать за два месяца до отличного состояния.
Найти его можно тут
Ссылка на курс
