Анализ данных (Data analysis)
Open in Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Show more
📈 Analytical overview of Telegram channel Анализ данных (Data analysis)
Channel Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 51 913 subscribers, ranking 2 569 in the Technologies & Applications category and 11 796 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 51 913 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 783 over the last 30 days and by 1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.31%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 8.38% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 5 353 views. Within the first day, a publication typically gains 4 353 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 220.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
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.
51 913
Subscribers
+124 hours
-127 days
+78330 days
Posts Archive
✔️ Runway выпустили Gen-4 — это версия, в которой значительно улучшено качество, динамика движения и управляемость генерациями.
- Улучшенная точность и динамика: Gen-4 позволяет генерировать видео с более реалистичным движением, сохраняя при этом согласованность стилей, объектов и сюжетных линий.
- Контроль и согласованность: С помощью визуальных референсов и инструкций пользователи могут создавать контент с одними и теме же стилями, персонажами и локациями, что идеально подходит для повествовательных историй.
- Поддержка физики и реализма: Модель способна лучше симулировать реальную физику, что делает сгенерированные сцены более правдоподобными.
@data_analysis_ml
Авито представил новую стратегию внедрения генеративного искусственного интеллекта (GenAI)
К 2028 году компания планирует инвестировать в это направление 12 млрд рублей и заработать более 21 млрд рублей.
🤖 Что это значит?
Авито презентовал свои собственные генеративные модели — A-Vibe и A-Vision, которые работают с текстом и изображениями соответственно. Модели обучены на базе нейросети Qwen2.5 с 7 млрд параметров и специализируются на задачах, связанных с покупкой и продажей. Например, A-Vibe помогает создавать качественные и лаконичные описания товаров, а A-Vision анализирует фотографии и повышает качество визуального контента.
Кроме того, в 2024 году Авито запустила магистратуру по Data Science в МФТИ. В сентябре 2025 года стартуют еще три новые программы: по разработке в ИТМО, Data Science и продуктовому менеджменту в НИУ ВШЭ.
🛠 Почему это важно?
Использование GenAI не только улучшает взаимодействие пользователей с платформой, но и приносит реальную экономическую выгоду. Уже в 2024 году первые запуски продуктов с использованием GenAI принесли компании 670 млн рублей. А в 2025-м запланировано внедрение 20 новых сценариев использования GenAI с потенциалом заработка более 1 млрд рублей.
@data_analysis_ml
Данные и облака — наше все 🧠
На конференции GoCloud ты найдешь новые знания об инструментах обработки данных.
Обсудим интеграцию AI в аналитические процессы и тренды облачных технологий. А еще:
😶🌫️покажем инструменты для упрощения процесса обработки данных
😶🌫️поговорим с компаниями, которые уже работают с данными в облаке
😶🌫️возможные риски потери данных и способы их предотвращения
😶🌫️покажем архитектуру DBaaS поверх K8s
30+ докладов, нетворкинг, live-демо сервисов и afterparty ждут тебя 10 апреля.
Регистрация по ссылке 👈
Хакатон от МТС: 5 треков и 1 500 000 рублей. Для тех, кто готов воплотить идею в прототип
Приглашаем на хакатон МТС True Tech Hack 2025. Протестируй свои идеи и разработай решение на базе одной из пяти ИТ-платформ МТС.
Призовой фонд соревнования — 1 500 000 рублей.
Участие могут принять системные аналитики, Data Scientists, Data Engineers, frontend и backend-разработчики, Android-разработчики, бизнес-аналитики, аналитики данных, MLOps-инженеры, DevOps-инженеры, Product-менеджеры, ИТ-архитекторы, UI/UX-дизайнеры.
На хакатоне ты сможешь:
— Выбрать свой трек и создать решение на базе ИТ-платформ МТС.
— Побороться за призовой фонд — 1 500 000 рублей.
— Расширить свои профессиональные связи через нетворкинг с участниками хакатона и экспертами МТС.
— Повысить шансы на прохождение стажировки в МТС.
— Узнать больше о продуктах и технологиях МТС от экспертов компании
Регистрация до 16 апреля.
Регистрируйся прямо сейчас: https://truetechhack.ru/
Repost from Machinelearning
🔥 Hugging Face выпустила версию 0.30.0 библиотеки huggingface_hub - это самое крупное обновление за два года!
Представлены значительные улучшения, особенно в области хранения и обработки больших моделей и датасетов.
✔️ Основные нововведения:
Интеграция с Xet: Внедрена поддержка Xet — передового протокола для хранения крупных объектов в Git-репозиториях, призванного заменить Git LFS.
В отличие от LFS, который выполняет дедупликацию на уровне файлов, Xet работает на уровне фрагментов данных, что особенно полезно для специалистов, работающих с массивными моделями и датасетами.
Для интеграции с Python используется пакет
xet-core, написанный на Rust, который обрабатывает все низкоуровневые детали.
Чтобы начать использовать Xet, установите дополнительную зависимость:
pip install -U huggingface_hub[hf_xet]
После установки вы сможете загружать файлы из репозиториев, поддерживающих Xet.
Доплнительно:
😶 Расширен InferenceClient:
😶 Добавлена поддержка новых провайдеров для инференса: Cerebras и Cohere.
😶 Внедрены асинхронные вызовы для задач инференса (например, text-to-video), что повышает стабильность и удобство работы.
😶 Улучшен CLI
😶 Команда huggingface-cli upload теперь поддерживает wildcards (шаблоны) прямо в пути к файлам (например, huggingface-cli upload my-model *.safetensors вместо опции --include).
😶 Команда huggingface-cli delete-cache получила опцию --sort для сортировки кэшированных репозиториев (например, по размеру: --sort=size).
✔️ Полный список обновлений
✔️Блог
✔️Документация по Xet
@ai_machinelearning_big_data
#huggingface #release #xet
+3
❓ LLaMA 4 уже на подходе?
На LMSYS Arena появились новые модели под названием “Spider” и “Cybele"
Также появилась модель, которая, судя по всему, принадлежит Google и называется Moonhowler.
@data_analysis_ml
📌Пройдите тест из 9 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе «BI-аналитика» от OTUS.
Вы научитесь на курсе:
+ Визуализировать данные с помощью Power BI, Tableau и Analytic Workspace.
+ Создавать интерактивные дашборды и аналитические панели на Python в Dash, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и Plotly.
+ Работать с Big Data и использовать решения с открытым исходным кодом в BI-аналитике.
+ Работать с DAX-формулами.
+ Обрабатывать и трансформировать данные в Power Query, создавать модели данных в Power Pivot.
🦉В честь дня рождения Отус, скидка 10% до 01.04
🎁Так же промо-код на курс «BI-аналитика» со скидкой 5% (суммируется на сайте):
BI_04 до 18.05. Успейте купить выгодно!
👉ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/8QNY/?erid=2W5zFJGJRLU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
#реклама
О рекламодателе
🔥 No Ghibli Chrome Extension
Весь X/twitter завален конентом с генерациями в стиле Ghibli,
если вам надоел такой контент, умельцы создали Chrome расширение с открытым исходным кодом для удаления таких твитов.
📌 Github
@data_analysis_ml
🖼Pyramid Flow — это метод авторегрессионной генерации видео на основе Flow Matching, оптимизированный для обучения и генерации видео с высоким разрешением и частотой кадров.
💡 Данный проект позволяет генерировать видеоролики длительностью до 10 секунд с разрешением 768p при 24 кадрах в секунду. Метод использует гибкость flow matching для интерполяции между латентными состояниями различных разрешений и уровней шума, что обеспечивает генерацию и декомпрессию визуального контента с меньшими вычислительными затратами.
🔍 Основные возможности Pyramid Flow включают:
🌟 Генерация текста-видео: можно создавать видео по текстовым описаниям, управляя визуальными параметрами
🌟 Преобразование изображений в видео: модель поддерживает генерацию видео на основе начального изображения, с возможностью добавления движения и динамики
🌟 Разрешение и производительность: поддерживается два варианта — 384p и 768p, для которых требуется примерно 26 и 40 ГБ видеопамяти соответственно
🌟 Модели и исходный код доступны на платформе Huggingface и могут быть использованы для дальнейших экспериментов и обучения
🔐 Лицензия: MIT
🔗 Huggingface: *клик*
📖 Arxiv: *клик*
▪️Github
@data_analysis_ml
🤖 Awesome-robot-descriptions - тщательно подобранный список описаний роботов в форматах URDF, Xacro и MJCF.
Эти описания охватывают широкий спектр роботов: от манипуляторов и гуманоидов до дронов и мобильных манипуляторов. Каждое описание включает информацию о производителе, формате файла, лицензии и наличии визуализаций, инерций и коллизий.
Форматы URDF (Unified Robot Description Format), Xacro и MJCF (MuJoCo XML) используются для описания кинематических и динамических характеристик роботов.
Эти описания необходимы для симуляции, планирования движений и управления роботами в различных программных средах.
▪ GitHub
🖥 Как установить Deep Seek локально с помощью Ollama LLM в Ubuntu 24.04
Подробное руководство от TecMint, демонстрирующее, как установить и запустить модель DeepSeek локально на Linux (Ubuntu 24.04) с использованием Ollama.
Гайд охватывает все этапы установки: обновление системы, инсталляцию Python и Git, настройку Ollama для управления DeepSeek, а также запуск модели через командную строку или с помощью удобного Web UI.
▪ Руководство также включает инструкции по автоматическому запуску Web UI при старте системы через systemd, что делает работу с моделью более комфортной и доступной.
Подойдет для тех, кто хочет исследовать возможности работы с крупными языковыми моделями без привязки к облачным сервисам, обеспечивая полный контроль над моделью и её настройками.
▪ Читать
AI-агенты для девелоперской компании
ГК ФСК, крупный российский девелопер, столкнулся с проблемой обработки массивов данных. Техническая документация часто обновляется, из-за чего сотрудникам и клиентам сложно получить доступ к актуальной информации. Чтобы решить проблему, red_mad_robot внедрили смарт-платформу с двумя AI-агентами на базе RAG:
Для клиентов: AI-ассистент в чат-боте сайта обрабатывает запросы и выдаёт актуальные ответы на вопросы о квартирах (включая детали вроде панорамных окон), ипотеке и акциях.
Для сотрудников: Внутренний AI-агент, интегрированный с корпоративными системами, позволяет команде поддержки и продаж находить нужные данные (регламенты, детали ЖК).
Подробнее о технических деталях кейса можно почитать в статье на Хабр.
⚡️ Этот гайд демонстрирует, как использовать Florence 2 с Ultralytics YOLO для обнаружения объектов, сегментации изображений и создания визуализаций на основе текстовых промпов, например, для создания подписей к изображениям.
Microsoft выпустила модель Florence-2 в прошлом году. Это мощная CV модель зрения, которая использует подход, на подсказках, для решения широкого спектра задач, связанных со зрением и языком зрения. Она может интерпретировать простые текстовые подсказки для выполнения таких задач, как создание надписей, обнаружение объектов и сегментация.
Для обучения в гайде используется набор данных FLD-5B, содержащий 5,4 миллиарда аннотаций к 126 миллионам изображений.
📌 Гайд
📌 Colab
@data_analysis_ml
🎉 Выпущен Техрепорт Wan! 🚀
📖 https://arxiv.org/abs/2503.20314
Wan 2.1 — это открытый инструмент для генерации видео от Alibaba.
В отчете описана архитектура модели, конвейер обработки данных, обучение модели, повышение ее эффективности, алгоритм редактирования видео и т. д.
🟢Официальный сайт: https://wan.video
🟢Github: https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
🟢HF: https://huggingface.co/Wan-AI
🟢Modelscope: https://modelscope.cn/organization/Wan-AI
#WAN #OpenSource #VideoGeneration
🌟 ChatTTS — генеративная text2speech модель с упором реалистичность
import ChatTTS
from IPython.display import Audio
chat = ChatTTS.Chat()
chat.load_models()
texts = ["<PUT YOUR TEXT HERE>",]
wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)
Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True)
Всем привет! Мы собираем команду для запуска AI-экспериментов в Екоме и Райдтехе Яндекса.
Наша цель — создать пространство для инженеров и продактов, которые хотят запускать эксперименты и видеть быстрые бизнес-результаты. Откликайтесь, если вы хотите реализовать свои идеи в крупном бизнесе, и у вас есть успешный опыт в запуске проектов с искусственным интеллектом!
Рассмотрим ваши идеи и найдем им лучшее применение в проектах. Присоединяйтесь к нам, чтобы вместе создавать будущее! 💡✨
Для отклика пишите Эльмире: @mirafedya
🌟 ChatTTS — генеративная text2speech модель с упором реалистичность
import ChatTTS
from IPython.display import Audio
chat = ChatTTS.Chat()
chat.load_models()
texts = ["<PUT YOUR TEXT HERE>",]
wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)
Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True)Всем привет! Мы собираем команду для запуска AI-экспериментов в Екоме и Райдтехе Яндекса.
Наша цель — создать пространство для инженеров и продактов, которые хотят запускать эксперименты и видеть быстрые бизнес-результаты. Откликайтесь, если вы хотите реализовать свои идеи в крупном бизнесе, и у вас есть успешный опыт в запуске проектов с искусственным интеллектом!
Рассмотрим ваши идеи и найдем им лучшее применение в проектах. Присоединяйтесь к нам, чтобы вместе создавать будущее! 💡✨
Для отклика пишите Эльмире: @mirafedya
