Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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 50 260 subscribers, ranking 2 668 in the Technologies & Applications category and 12 514 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 260 subscribers.
According to the latest data from 20 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 46 over the last 30 days and by 34 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.91%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.23% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 477 views. Within the first day, a publication typically gains 3 132 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 32.
- 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 21 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.
50 260
Subscribers
+3424 hours
+1087 days
+4630 days
Posts Archive
+2
🌟 whylogs — библиотека Python для конвейеров обработки данных и для ML-приложений
—
pip install whylogs
whylogs позволяет эффективно собирать данные для:
— отслеживания любых изменений в наборе данных
— быстрой визуализации основных статистических параметров данных
— обнаружения дрейфа данных
— выявления проблем в процессе обучения, причин снижения производительности ML-модели
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_mlRepost from Институт AIRI
CV-шница пройдет уже в этот четверг! 🍳
Делимся подробным расписанием онлайн-митапа:
▪️15:30
Вступление — Артур Кадурин, руководитель группы «Глубокое обучение в науках о жизни», AIRI
▪️15:35
3D генерация по тексту/изображению — Антон Конушин, кандидат физико-математических наук, руководитель группы «Пространственный интеллект», AIRI
▪️ 15:55
Kandinsky Flash: генеративно-состязательный подход к дистилляции диффузионных моделей — Владимир Архипкин, руководитель направления по исследованию данных, Sber AI
▪️ 16:15
Мультимодальные модели и способы эффективного представления визуального контекста — Андрей Кузнецов, кандидат технических наук, директор лаборатории FusionBrain, AIRI
▪️16:35
Генерация изображений по активности мозга — Абдуллин Ильгиз, AI Talent Hub, и Щетинников Константин, Quality Analyst Intern, Wildberries
▪️16:55
Ensemble-Based Image Annotation for Real-Time Human Detection
— Игорь Попов, Computer Vision Engineer, AI Talent Hub
Сохраняйте ссылку на трансляцию, чтобы не пропустить доклады 👾
🌟 Dolphin-2.9.3-Yi-1.5: квантизированные GGUF версии с 34B параметрами и контекстным окном 32k.
На Huffingface пользователь bartowski опубликовал несколько квантизированных версий с разной степенью сжатия,
Размерность моделей: от IQ2_XS (10.3 Gb) до Q8_0_L (37.4GB), рекомендуемая — Q6_K.
Семейство Dolfin основано на моделях Yi и распространяется по лицензии Аpache 2.0
Dolphin-2.9.3 обладает разнообразными навыками следования инструкциям, общения и программирования. Она также имеет начальные агентные способности и поддерживает вызов функций.
Модель не имеет цензуры. Создатели отфильтровали набор данных, чтобы удалить выравнивание и предвзятость. Dolphin обучался на данных, полученных из GPT4, среди других моделей.
🤗 Hugging Face
@data_analysis_ml
#LLM #ML #Huggingface
❓Как понять, что последний эксперимент дает лучшие результаты?
Часто при решении ML задачи нам приходится тестировать десятки моделей в десятках конфигурация гиперпараметров.
Как не запутаться в этой куче параметров и выбрать лучшую модель? - нам поможет замечательный инструмент мониторинга экспериментов MLFlow.
✅ MLFlow один из самых популярных инструментов который позволит зафиксировать все параметры, запишет кривые обучения и запомнит все метрики для каждого эксперимента.
Регистрируйтесь на открытый урок от Otus и изучите на практике ключевой инструмент ML инженера
Вы узнаете, как реализовать развернуть и настроить MLFlow локально и в облачной среде, как добавить в свой код логирование параметров экспериментов и как сохранить ваши обученные модели в реестр моделей для их дальнейшего переиспользования на основе полученных метрик.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/6O9B/?erid=LjN8KB29H
+1
🌟 Lepton — библиотека Python для удобного создания AI-приложений
—
pip install -U leptonai
Особенности Lepton:
— Простые абстракции для запуска моделей, наподобие тех, что представлены на HuggingFace
— Готовые шаблоны для распространенных моделей, таких как Llama, SDXL, Whisper и других.
— Возможность для лёгкого разворачивания в облачной среде.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
В мире, где No-Code ML и TinyML становятся ключевыми трендами, НИЯУ МИФИ совместно со Skillfactory запускает онлайн-магистратуру "Прикладной анализ данных и машинное обучение". Программа учитывает последние тенденции отрасли, включая развитие глубокого обучения и растущую важность ML в IoT устройствах.
По данным экспертов, навыки в области искусственного интеллекта становятся необходимостью для конкурентоспособности на рынке труда. Средняя зарплата мидл ML-инженера в России достигает 190 000 рублей в месяц, а спрос на специалистов продолжает расти.
Магистратура МИФИ предлагает:
- Обучение с нуля до продвинутого уровня
- Два карьерных трека: классический ML и MLOps
- Онлайн-формат с сохранением студенческих льгот
- Диплом государственного образца МИФИ
Стоимость первого года обучения - от 270 рублей в месяц благодаря господдержке. Не упустите шанс стать частью AI-революции с одним из ведущих технических вузов России.
Записаться тут: https://go.skillfactory.ru/na4y_w
Реклама. ООО «Скилфэктори»
erid: LjN8KAMQf
+3
🌟 Dive into Deep Learning — свободная книга от исследователей Amazon: Zhang, Li и других
Мощная книга, которая на 1108 страницах подробно описывает реализацию алгоритмов ML и Deep Learning с помощью PyTorch, NumPy/MXNet, JAX и TensorFlow.
По этой книге читаются лекции в 500 университетах 70 стран.
🟡 Dive into Deep Learning
🟡 PDF
🖥 GitHub с кодом к книге
@data_analysis_ml
🤗 Все что нужно знать о работе с Hugging Face за 10 минут!
В этом ролике мы разыгрываем 3 крутые книги по МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ, нужно всего лишь оставить любой осмысленный коммент и лайк и быть подписанным на наш канал!
https://www.youtube.com/watch?v=4B_foZbWh2c
@machinelearning_ru
+1
🌟 SDV — библиотека Python для генерации синтетических данных на основе предоставленного набора данных
—
pip install sdv
При этом сгенерированные данные будут иметь те же статистические параметры, что и предоставленный набор данных. SDV генерирует данные, применяя математические методы и разные ML-модели.
С помощью SVD можно генерировать данные, даже если исходный набор содержат несколько типов значений и отсутствующие значения.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
Центральный университет приглашает на день открытых дверей всех интересующихся ИТ-программой в магистратуре!
На мероприятии расскажут больше про университет, в котором можно учиться одновременно с бакалавриатом и помогают попасть на работу в биг-тех, а преподаватели — топовые специалисты ИТ-компаний и профессора ведущих вузов. На мероприятии также будет:
— информация про направления обучения в университете;
— лекции от ведущих экспертов ИТ-индустрии;
— Q&A-сессии с магистрантами ЦУ и разбор задач отбора;
— прогулка по офису Т-Банка;
— знакомство со множеством классных людей и пицца.
А еще среди всех, кто зарегистрируется на ДОД и пройдет отбор в магистратуру до 16 июля, ЦУ разыграет новенький MacBook.
Начало 17 июля в 17:30. Вход свободный, но количество мест ограничено. Регистрация здесь.
erid:2VtzqwyThk5
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
+2
⚡️ BitNet — масштабирование 1-битных трансформеров для LLM
—
pip install bitnet
Команда под руководством Furu Wei и Shuming Ma из исследовательского отдела Microsoft в Пекине, создала BitNet, первый 1-битный метод QAT для LLM.
И в этом репозитории представлена реализация BitNet на PyTorch.
Из интересного, модель BitNet 3B отвечает на разные текстовые запросы так же точно, как и LLaMA с тем же количеством параметров и временем обучения, но при этом BitNet в 2.71 раза быстрее, использует на 72% меньше GPU и потребляет на 94% меньше ресурсов GPU.
🖥 GitHub
🟡 Arxiv
@data_analysis_ml
+1
🖥 tslearn — библиотека Python для анализа временных рядов и решения подобных ML-задач
—
pip install tslearn
tslearn — это библиотека Python, которая предоставляет ML-инструменты для анализа временных рядов.
tslearn основана на библиотеках scikit-learn, numpy и scipy.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
+2
🖥 NumPyro — библиотека Python для вероятностного программирования
—
pip install numpyro
NumPyro — это легкая библиотека для вероятностного программирования, которая добавляет возможности NumPy к библиотеке Pyro.
В процессе вероятностного программирования с NumPyro также используется JAX для автоматического дифференцирования и JIT-компиляции на GPU/CPU.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
Систематизируете и углубите знания бэкенд-разработки на Python на курсе Яндекс Практикума за 6 месяцев.
Преимущества курса:
— актуальная программа, которая постоянно обновляется;
— много практики, лайвкодинг и хакатон;
— возможность совмещать с другой учёбой или работой;
— наставники из Яндекса и не только;
— помощь с трудоустройством.
◾️Погружайтесь в Python, нарабатывайте нужные навыки и осваивайте инструменты для работы. Начните курс бесплатно, а если понравится, платите как удобно: в рассрочку или целиком.
→ Начать бесплатно
+1
🌟 SkyPilot — фреймворк для запуска LLM и AI-приложений в любом облаке
pip install "skypilot-nightly[aws,gcp,azure,oci,lambda,runpod,fluidstack,paperspace,cudo,ibm,scp,kubernetes]"SkyPilot позволяет: — управлять масштабированием: автоматическая постановка в очередь и запуск большого количества задач — получать легкий доступ к хранилищам S3, GCS, R2 — сократить расходы на облако: 3-6-кратное уменьшение расходов при использовании отдельных ВМ с автоматическим восстановлением после падений SkyPilot позволяет работать с GPU, TPU и CPU. Поддерживаемые облака — AWS, GCP, Azure, OCI, Lambda Cloud, RunPod, Fluidstack, Cudo, IBM, Samsung, Cloudflare, VMware vSphere, любой кластер Kubernetes 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml
Зачем искать удобный планировщик задач, когда его можно создать самостоятельно? А заодно — узнать, насколько вам интересно программирование.
Бесплатный курс «Основы Python: создаём телеграм-бота» — полезный и надёжный вариант для самоопределения. Там на примере Python вы узнаете, как устроены процессы разработки, самостоятельно создадите планировщик задач и бота-помощника и поймёте, подходит ли вам этот язык.
Доступ в чат с экспертами и однокурсниками для получения ответов на вопросы и помощи в практике, а также сертификат Нетологии после прохождения курса прилагаются → https://netolo.gy/dg7u
Реклама ООО “Нетология” 2VSb5yoBgEc
+1
🧠 Наконец-то кто-то создал leetcode для машинного обучения.
Только что выполнено первое упражнение: вычисление матрично-векторного произведения без каких-либо тензорных операций (разрешены только списки на python).
http://deep-ml.com
@data_analysis_ml
+2
⚡️ Adversarial Robustness Toolbox — библиотека Python для обеспечения безопасности ML-приложений
—
pip install adversarial-robustness-toolbox
ART — это библиотека Python, которая предоставляет инструменты для оценивания, защиты и проверки моделей и ML-приложений на предмет разных угроз и уязвимостей.
ART поддерживает все популярные фреймворки машинного обучения (в т.ч. TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, GPy), все типы данных (изображения, таблицы, аудио, видео) и может использоваться для любых задачи ML (классификация, обнаружение объектов, генерация музыки, изображений и т. д.).
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры атак и использования ART
@data_analysis_ml
+3
🌟 Flair — мощная библиотека для NLP
—
pip install flair
Библиотека Flair была разработана Берлинским университетом как библиотека NLP с большими возможностями.
Flair позволяет проводить распознавание именованных сущностей (NER), анализ эмоциональной составляющей, тегирование части речи (PoS).
Помимо этого Flair может работать с биомедицинскими текстами.
Также Flair интегрируется с большим количеством других библиотек.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_mlRepost from Machinelearning
+1
🌟 ControlNet++ — улучшенная версия вспомогательной технологии для генерации изображений
ControlNet++ использует дискриминационные модели вознаграждения для оптимизации согласованности между входными условиями (изрбражение-референс) и результатами генерации за счет оптимизации последовательности циклов.
Согласно опубликованным бенчмаркам, ControlNet++ значительно улучшает управляемость процессом генерации.
Новый метод метод превосходит классический ControlNet:
- на 7.9% по mIoU;
- на 13.4% по SSIM;
- на 7.6% по RMSE.
Адаптации под UI для Stable Diffusion пока нет.
Еще круче то, что контролнеты++ успели упаковать в Controlnet Union и собрали в 1 модель.
Теперь можно разом делать 12 препроцессов с одной модели CN.
👉 Репозиторий https://huggingface.co/xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0
Модель safetensors без конфига в папку с Контролнетом Автоматика1111 или ComfyUI.
Это все действия которые необходимо сделать)
А самое главное - больше не нужно качать тонну моделей и следить в UI что нужный препроцессор выбран.
Работает controlnet union на SDXL-моделях. Для SD3 свой контролнет, для SD1.5 -свой, этот работать не будет.
👉 Видео: https://www.youtube.com/watch?v=UBFEw1IUX_I
🖥 GitHub [ Stars: 274 | Issues: 2 | Forks: 11 ]
🟡 Страничка проекта ControlNet++
🟡 Arxiv
🟡 Демо на HF
🟡 Модели на HF
#ControlNet #Diffusers #Image2Image
@ai_machinelearning_big_data
