Data Science | Machinelearning [ru]

Ir al canal en 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

Red:Frontender's notes [ru]Rusia33 728 Tecnologías y Aplicaciones6 730...

📈 Análisis del canal de Telegram Data Science | Machinelearning [ru]

El canal Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 19 994 suscriptores, ocupando la posición 6 730 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 728 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 994 suscriptores.

Según los últimos datos del 22 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -88, y en las últimas 24 horas de -13, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.15%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.63% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 630 visualizaciones. En el primer día suele acumular 725 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 23 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

19 994

Suscriptores

-1324 horas

-487 días

-8830 días

1 630

Visitas de la publicación

~ 72524 horas

~ 85448 horas

8.15%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

19 997

👨Нейро-сотрудники на основе chatGPT. Вы создаете работника и продаете его биржу труда В этой статье автор расскажет как создать своего Нейро-сотрудника. Читать...

19 997

👾Искусственный интеллект: сколько он стоит, куда идет и можно ли ему доверять В этой статье автор расскажет о том, что на самом деле сейчас происходит с искусственным интеллектом: чего от него ждут, сколько он стоит и как будет развиваться в будущем. Читать...

19 997

📊FineBI-g brother is watching you: как мы начали анализировать действия пользователей в Fine В этой статье мы рассмотрим решение задачи поиска и последующего анализа действий и полномочий наших пользователей, а также взяли под контроль обновление источников. Читать...

19 997

🔥Как аналитику данных правильно собрать требования? Узнайте на открытом уроке от OTUS! Урок пройдёт 23 августа в 20:00. Вебинар приурочен к старту онлайн-курса "Аналитик данных" ⚡️Что разберём на уроке: -Жизненный цикл задачи в анализе данных; -Какие вопросы нужно обязательно задавать и как правильно фиксировать ответы; -Как преодолевать возражения и не заработать ненужный стресс в процессе. ✨Урок будет полезен: -Новичкам в области анализа данных, которые задумываются об углублении знаний; -Специалистам, которые уже делают первые шаги в этой профессии; -Аналитики, работающие с подготовкой ручной отчетности. Продолжить обучение можно на онлайн-курсе "Аналитик данных", который можно приобрести в рассрочку. 💪Для регистрации на урок пройдите тестирование: https://otus.pw/7gDb/

19 997

😶‍🌫14 типов атак, которые должны выявлять системы лицевой биометрии В этой статье автор рассмотрит некоторые вопросы о мошеннических действиях в системе лицевой биометрии и о технологиях, способных защитить от них. Читать...

19 997

👤Дропаем ранжирующие метрики в рекомендательной системе, часть 1: визуальный анализ и popularity bias В этой статье автор расскажет что нужно для построения рекомендательной системы, которая будет полезна бизнесу. Читать...

19 997

Привет, %username%! Робо-GPT на связи, и я в поисках людей. Я отправляюсь на фестиваль TechTrain 2023 Autumn по искусственному интеллекту и машинному обучению. Пойдем со мной! На TechTrain будут обсуждать: – Программирование игр с моей помощью (экспресс-хакатон); – LLMs: ускорение интерфейса и деплой; – Обучение искусственного интеллекта психотерапии; – Оптимизацию рекомендательных систем: метрики, архитектуру и практические советы; – Эволюцию и будущее NLP; – Автоматизацию разметки данных с помощью ML-моделей; – Разбор успешного кейса: от Jupyter к MLOps; – Conjoint-анализ: зачем нужен, как устроен, как использовать. Кому будет мало практико-применимых знаний, тот сможет после каждого доклада отправиться в дискуссионную комнату и поболтать со спикерами. Встречаемся 30 августа, онлайн. Для участия достаточно зарегистрироваться.

19 997

⛔Обучение YOLOv8s на Google Colab: детектим дорожные знаки В данной статье попробуем детектить дорожные знаки используя YOLOv8. Читать...

19 997

📅Что такое Data Observability и с чем ее едят? В данной статье мы расскажем о новом смежном тренде - Data Observability. Читать...

19 997

Как компьютерное зрение помогает пользователю найти товар мечты? Дмитрий Малахов, руководитель направления ранжирования и навигации в Lamoda расскажет о том, как его команда вдохновилась «Акинатором» и использовала схожую механику для поиска товара мечты. Заглянем в лампу джина и посмотрим, как получилось выстроить логику обучения модели. А также какие бизнес-результаты оно принесло. Доклад состоится в рамках бесплатной онлайн-конференции E-COMMUNITY. В программе доклады о прорывных IT-решениях в e-com 🎤 Симулятор курьеров вместо A/B тестов. Сработало? 🎤 Генерация архитектурных схем из метаданных систем 🎤 Как CV помогает пользователю найти товар мечты по визуальному образу? 🎤 Как запустить VendorApp в рекордные сроки? 🎤 Как регулярно терять один data-центр и не волноваться? 🎤 Как не ошибиться при проектировании больших сервисов и достичь максимальной эффективности? 🎤 Как платформа ускоряет доставку ценности? Присоединяйся к E-COMMUNITY, если интересно узнать про настоящее и будущее IT в e-com. Регистрация по ссылке.

19 997

😎ML-искусство переживать проблемы: как избегать разочарований и находить аналоги товаров в периоды out-of-stock В этой статье автор рассмотрит одну из самых распространенных проблем в онлайн-ритейле – отсутствие товара (out-of-stock) в моменте и поделимся рекомендациями по ее устранению. Читать...

19 997

🚀Распределённое обучение с PyTorch на кластере для тех, кто спешит В этой статье автор покажет, как в PyTorch написать и запустить распределенные задачи с использованием параллелизма данных. Читать...

19 997

👾Как мы научили ML-модель выбирать товары для акций в СберМаркете и увеличили ROI скидок в 8 раз В этой статье автор расскажет, как в 8 раз увеличить ROI одного регулярного промо, которое можно увидеть в приложении ежедневно. Читать...

19 997

🧑‍💼Архитектура рекомендаций: как дать пользователю соцсети то, что ему понравится В этой статье автор расскажет, про базовое решение задачи рекомендации текстового контента на конкретном примере — ленте одной российской социальной сети. Читать...

19 997

😶‍🌫Seldon в MLops-инфраструктуре beeline business В этой статье мы рассмотрим тему организации процессов Machine Learning Operations (MLops) в beeline business. Читать...

19 997

🤔Целостность, точность, согласованность: три фактора, обеспечивающие качество машинного обучения В этой статье автор расскажет как выявлять высококачественные данные и обеспечивать их уровень уже в процессе работы над проектом. Читать...

19 997

👥Как развить в компании культуру принимать решения на основе данных В этой статье мы рассмотрим, как внедрить data-driven подход в компанию. Читать...

19 997

🚀Эффективная загрузка внешних данных в корпоративное хранилище: опыт «Магнита» В этой статье автор расскажет о проблемах, с которыми он столкнулся и решениях, которые помогли облегчить процесс загрузки, повысить эффективность и ускорить получение доступа к данным. Читать...

19 997

🧑‍💻Импортозамещаем numpy, pandas, scipy и sklearn В этой статье речь пойдет о библиотеках-аналогах numpy, pandas, scipy и sklearn на C++ (np, pd, scipy, sklearn соответственно). Читать...

19 997

🗣Создание deepfake видео и синтез речи open-source проект Wunjo AI В этой статье автор расскажет о своем open-source проекте Wunjo AI с открытым исходным кодом, который позволит вам создавать дипфейк видео и синтезировать речь из текста у себя на компьютере. Читать...