¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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
Mostrar más📈 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 19 985 suscriptores, ocupando la posición 6 704 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 689 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 985 suscriptores.
Según los últimos datos del 24 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -79, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.62%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.70% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 523 visualizaciones. En el primer día suele acumular 740 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- 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 25 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.
19 985
Suscriptores
-224 horas
-407 días
-7930 días
Archivo de publicaciones
⚡Запуск на Product Hunt: Как мы заработали первые доллары с ChatGPT
В этой статье автор расскажет вам о своем опыте создания пет-проекта, который они запустили на Product Hunt и заработали свои первые доллары онлайн.
Автор разработал расширение Cmd J для Google Chrome, которое позволяет использовать ChatGPT на любой вкладке без лишних копирований и вставок.
Читать...
😳Что не так с ChatGPT?
ChatGPT сейчас у всех на слуху. Пользовательская база первого перевалила за 100 млн за пару месяцев. В сети о нём циркулирет широчайший спектр мнений - от полного восторга надвигающейся технологической сингулярности, до панических предсказаний скорого порабощения человечества роботами.
Автор в статье рассказывает об обратной стороне монеты ChatGPT
Читать...
🔥ChatGPT: новый инструмент в борьбе с багами. Как можно использовать AI для повышения качества тестирования
В статье показаны большие возможности помощи ChatGPT в работе тестировщика.
Прочитав эту статью вы сможете облегчить себе составление тест-кейсов, написание документации или написание автотестов
Читать....
🤔Эволюция нейросетей от Т9 до ChatGPT: объясняем на простом русском, как работают языковые модели
В последнее время нам почти каждый день рассказывают в новостях, какие очередные вершины покорили языковые нейросетки, и почему они уже через месяц совершенно точно оставят лично вас без работы. При этом мало кто понимает — а как вообще нейросети вроде ChatGPT работают внутри? Так вот, устраивайтесь поудобнее: в этой статье мы наконец объясним всё так, чтобы понял даже шестилетний гуманитарий!
В этой статье вы узнаете как работают языковые нейросети и почему возможности ChatGPT удивили даже их разработчиков
Читать...
🗂️Распознавание корпоративных документов: как не утонуть в море бумаг?
Обработка документов — один из самых трудоемких и демотивирующих процессов для сотрудников.
Ручной ввод данных из типовых форм занимает 6–7 часов в день🤯 Автономная система Smart Document Engine на смартфоне справляется с подобной задачей буквально за минуты.
В этой статье узнаете о самых эффективных бизнес‑кейсах применения мобильной OCR.
Читать...
🙌Обучите YOLOv8 на пользовательском наборе данных
Ultralytics недавно выпустила семейство моделей обнаружения объектов YOLOv8. Эти модели превосходят предыдущие версии и скорости, и по точности в наборе данных COCO.
Но как насчет точности на пользовательских наборах данных?
Чтобы ответить на этот вопрос, в этой статье вы будете обучать модели YOLOv8 на пользовательском наборе данных.
Читать...
🔍Как нейросеть справляется с реальными заказами на бирже копирайтинга
Автор статьи рассказывает как они взяли 8 заказов на бирже копирайтинга eTxT и отдали их в работу нейросети.
Они решили на практике проверить, может ли нейросеть заменить копирайтеров, которые работают на бирже и берут там заказы по цене до 100 рублей за тысячу символов.
Если вы копирайтер, то наверное уже слышали про то, что нейросети скоро вытеснят копирайтеров, из этой статьи вы узнаете так ли это или все не так плохо.
Читать...
😎ClearML
Материалов про ClearML даже на русском немало (хотя и меньше, чем про аналогичные платформы), правда, они в основном дублируют сайт продукта и его документацию.
Здесь же автор расскажет про топ-5 фичей и особенностей, которые делают ClearML бесценным инструментом. Конечно же, с картинками и настоящими примерами.
Читать....
Жуткий сценарий использования ChatGPT
Представьте, что ваш менеджер присылает вам емейл: "я вот тут сгенерил с помощью ChatGPT код на языке описания аппаратуры SystemVerilog, который реализует мою идею, ты его поправь немного и в продакшн, а то нас сроки поджимают".
Почему это жутко? Потому что в обсуждаемом посте ChatGPT сгенерил так называемый несинтезируемый код.
В статье вы подробно узнаете о том, что такое синтезируемое и несинтезируемое подмножества SystemVerilog-а.
Читать...
⚡Как работает персонализированная лента
Слышали фразу “алгоритмы тиктока”? “Лента рекомендаций”? А “вам может быть интересно”?
Мир цифрового контента и его потребления - относительно новый феномен и ключевую роль в формировании его таким, какой он есть сейчас играет идея персонализации.
В этой статье узнаете: как же решается задача персонализации? Что из себя представляют те самые алгоритмы тиктока? “Почему мне показывают женщин в купальниках, хотя я такое не смотрю”?
Читать...
О «раздутом пузыре» нейросетей
На днях автор наткнулся на одно любопытное видео:
https://youtu.be/dTPldoQevss
Его первой реакцией было отрицание и усталость, потому что всё это он уже слышит с разной интенсивностью на протяжении лет пяти, в зависимости от текущих объектов хайпа.
В этом посте автор попытался разобраться, что из сказанного в видео реально является правдой.
Читать...
🫡chatGPT написал за меня статью для Хабра и какой она вышла
Сейчас эта нейросеть уже пишет дипломы, которые можно успешно защитить в типичном российском вузе. Stack Overflow уже запретил публиковать ответы, сгенерированные нейросетью. А что ждет порталы, вроде Хабра?
На волне хайпа с chatGPT автор решил попробовать попросить нашумевшую нейронку сделать за меня работу писателя. Потратил он 10 минут и вот, что из этого вышло.
Ниже текст самой статьи. Без каких либо правок и редактуры, как сама сеть его сгенерировала по запросу "Напиши мне статью в стиле статей портала habr.ru на тему DDD в Python с использованием функционального программирования":
Читать...
🤔Чему люди научились у компьютеров
Чему мы научились у компьютеров? На первый взгляд, постановка вопроса абсурдная. Ведь люди сами придумали информатику, сконструировали компьютерную технику и написали софт. Как можно чему-то научиться у своего детища?
Оказывается, можно.
В статые увидите некоторые примеры, как изменилась наша жизнь под влиянием компьютерных алгоритмов. Речь о чертах характера, моделях поведения и восприятии окружающего мира.
Читать...
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
Семь дощечек мастерства на службе ML
Как мы все знаем, основная проблема распознавания заключается в том, что эта задача требует значительных ресурсов для решения даже простейших вариантов машинами.
В этом топике вы познакомитесь с интересным подходом к решению задачи распознавания абстрактных диаграмм с помощью головоломки Танграм.
Читать....
🔎Как Яндекс научился распознавать, что написано в рукописных архивах
Генеалогическое исследование — очень трудоёмкий процесс. Информация о родственниках разбросана по разным архивам, запросы на получение данных могут обрабатываться долго, а доступ даже в открытые архивы ограничен.
В какой-то момент у автора родилась мысль упростить этот процесс с помощью Яндекс OCR и у него получилось!
Со статьи узнаете всю его историю: с чего всё начиналось, как велась работа и каков был его результат🔥
Читать...
10 первых ошибок в карьере ML-инженера
Работа ML-инженера заключается не только в обучении моделей — хороший специалист погружается в бизнес-контекст, умеет доносить мысли до коллег без ML-бэкграунда, а также не забывает про тесты, дизайн-документы и документацию.
Богдан Печёнкин, автор Симулятора ML, собрал 10 ошибок специалистов, которые зачастую встречаются в первые годы карьеры.
Читать...
