Анализ данных (Data analysis)
Open in Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Show more
Network:📈 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 50 597 subscribers, ranking 2 564 in the Technologies & Applications category and 12 191 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 597 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 207 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 11.76%. 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 5 952 views. Within the first day, a publication typically gains 4 242 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 31.
- 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 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 Technologies & Applications category.
50 597
Subscribers
+124 hours
+657 days
+20730 days
Posts Archive
+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
Repost from Machinelearning
🔥 В chat.qwenlm.ai chat теперь доступны голосовой режим + режим видеочата
Более того китайцы выложили код своей Qwen2.5-Omni-7B - единой omni-модели, которая может понимать текст, аудио, изображение и видео.
Они разработали архитектуру "thinker-talker", которая обеспечивает одновременное размышление модели и ее разговор .
Вскоре обещают выпустить в опенсорс модели на еще большее количество параметров.
Просто топ, бегом тестить.
🟢Попробовать: https://chat.qwenlm.ai
🟢Paper: https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni/blob/main/assets/Qwen2.5_Omni.pdf
🟢Blog: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-omni
🟢GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni
🟢Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B
🟢ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B
@ai_machinelearning_big_data
#qwen #release #Omni
🤖 Awesome Weekly Robotics
Репозиторий Awesome Weekly Robotics на GitHub, представляет собой большую коллекцию проектов, инструментов и ресурсов по робототехнике с открытым исходным кодом.
🔗 Github
Капибарам нужна ваша помощь на T-CTF
У них лапки, и они не могут защитить код от уязвимостей. Выручите их на ИТ-соревновании от Т-Банка с шансом выиграть приз до 420 000 ₽.
Без навыков в ИТ тут не обойтись — задания рассчитаны на разработчиков, QA- и SRE-инженеров, аналитиков и других ИТ-специалистов уровня middle и senior.
Вот что вас ждет:
— Выберите Лигу Разработки или Лигу Безопасности по своим скиллам. Если участвуете впервые, можно потренироваться на демозаданиях.
— Соревнуйтесь один или в команде до 3 человек. Организаторы помогут найти команду, если нет своей.
— Подключайтесь онлайн или приходите офлайн — в ИТ-хаб Т-Банка в одном из 6 городов России.
— Решайте задания по спортивному хакингу — для этого у вас будет 36 часов.
Соревнование пройдет 19 и 20 апреля.
Попробуйте свои силы — успейте зарегистрироваться до 18 апреля.
Реклама. АО «ТБанк», лицензия ЦБ РФ № 2673, erid:2RanymxoPwF
⚡️ Проект 3DGRUT представляет собой набор официальных реализаций методов 3D Gaussian Ray Tracing (3DGRT) и 3D Gaussian Unscented Transform (3DGUT).
💡 Основная идея:
Проект предлагает альтернативный подход к традиционному рендерингу, основанный на трассировке лучей, где вместо точечных лучей используются объёмные гауссовы частицы. Это позволяет моделировать сложные эффекты, например, камеры с искажениями (роллинг-шаттер) и временные эффекты.
⚙️ Гибридный подход:
3DGRUT объединяет преимущества растеризации и трассировки лучей – первичные лучи можно рендерить быстро через растеризацию, а вторичные лучи обрабатываются с помощью трассировки, что повышает гибкость и производительность.
🚀 Текущая стадия:
Проект находится на стадии альфа-версии. Он включает демонстрационную среду (Playground) для тестирования и экспериментов, а также предоставляет подробные инструкции по установке, настройке и запуску.
🔧 Требования и установка:
Для работы проекта требуется Python (3.10+), соответствующие зависимости, а также поддержка OpenGL и других библиотек. В репозитории описаны команды для установки необходимых пакетов и запуска тренировочного процесса.
Проект предназначен для исследователей и разработчиков, желающих экспериментировать с новыми методами рендеринга, а также для тех, кто интересуется интеграцией современных подходов в компьютерную графику.
📌 Github
@data_analysis_ml
🖥 Aiopandas - легковесный патч для Pandas, который добавляет нативную async поддержку для самых популярных методов обработки данных:
map, apply, applymap, aggregate и transform.
Позволяет без проблем передавать async функции в эти методы. Библиотека автоматически запустит их асинхронно, управляя количеством одновременно выполняемых задач с помощью параметра max_parallel.
✨ Ключевые возможности:
▪ Простая интеграция: Используйте как замену стандартным функциям Pandas, но теперь с полноценной поддержкой async функций.
▪ Контролируемый параллелизм: Автоматическое асинхронное выполнение ваших корутин с возможностью ограничить максимальное число параллельных задач (max_parallel). Идеально для управления нагрузкой на внешние сервисы!
▪ Гибкая обработка ошибок: Встроенные опции для управления ошибками во время выполнения: выбросить исключение (raise), проигнорировать (ignore) или записать в лог (log).
▪ Индикация прогресса: Встроенная поддержка tqdm для наглядного отслеживания процесса выполнения долгих операций в реальном времени.
🖥 Github: https://github.com/telekinesis-inc/aiopandas
#python #pandas #asyncio #async #datascience #программирование #обработкаданных #асинхронностьRepost from Machinelearning
А вот и Gemini 2.5 Pro Experimental — самая интеллектуальная модель Google
Теперь это лучшая не ризонинг модель, которая опередила на бенчмарках Sonnet 3.5.
Без оптимизаций Gemini 2.5 Pro Experimental лидирует в таких математических и научных бнчмарках GPQA и AIME 2025.
Кроме того, модель набрала 18,8 % баллов на последнем экзамене человечества.
💡Это экспериментальный релиз демонстрирует передовые результаты во многих бенчмарках и прекрасно справляется со сложными задачами и предоставлять более точные ответы.
https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/#gemini-2-5-pro
#google #Gemini
