es
Feedback

¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

Data Science | Machinelearning [ru]

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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @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 19 676 suscriptores, ocupando la posición 6 664 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 344 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 676 suscriptores.

Según los últimos datos del 06 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -96, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.57%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.51% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 489 visualizaciones. En el primer día suele acumular 888 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
  • 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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @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 07 noviembre, 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.

19 676
Suscriptores
-424 horas
-247 días
-9630 días
Archivo de publicaciones
ИТ-команда Гринатома ищет опытного специалиста по машинному обучению для разработки продуктовых сервисов, связанных с обработкой естественного языка. Вам предстоит генерировать и проверять гипотезы, разрабатывать модели машинного обучения, писать тесты и взаимодействовать с командой проекта. Требуются отличные знания Python, опыт работы с DL-фреймворками, понимание принципов работы нейросетей, а также навыки работы с Linux. Будет плюсом опыт работы с системами логирования, backend-технологиями и поисковыми движками. Мы предлагаем современные рабочие места, гибкий график, возможность выбора формата работы, обучение и развитие, карьерные возможности, социальные программы и корпоративную жизнь. 👉Узнать подробности и откликнуться можно тут: https://hh.ru/vacancy/104719493

​​😎CDM: надежная метрика для справедливой и точной оценки распознавания формул Character Detection Matching (CDM), обеспечивает объективность оценки путем разработки метрической оценки на уровне изображения, а не на уровне LaTex. В частности, CDM преобразует как предсказанные моделью формулы LaTeX, так и наземные формулы LaTeX в формулы, отформатированные в виде изображения, затем использует визуальные методы извлечения признаков и локализации для точного сопоставления на уровне символов, включая информацию о пространственном положении. Такой пространственно-ориентированный и сопоставленный с символами метод предлагает более точную и справедливую оценку по сравнению с предыдущими метриками BLEU и Edit Distance, которые полагаются исключительно на сопоставление символов на основе текста. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @Devsp — Подписаться

​​💽 Как мы построили модель прогнозирования выхода жестких дисков из строя В этой статье я расскажу, что нам удалось сделать, что стало основой прототипа нашей прогнозной модели и какие результаты она показала в применении для дисков в серверах YADRO. Читать...

​​😎Как наука о данных трансформирует здравоохранение В этой статье рассматривается роль Data Science в медицинской сфере, её основные применения, преимущества, проблемы, а также будущие тенденции. Читать...

21 сентября в расслабленной обстановке на свежем воздухе пройдёт Код-пленэр от Яндекса! Встретимся с коллегами из Яндекса, чт
21 сентября в расслабленной обстановке на свежем воздухе пройдёт Код-пленэр от Яндекса! Встретимся с коллегами из Яндекса, чтобы порисовать кодом в саду, послушать про творчество в IT, поделиться опытом решения рабочих и не только проектов и подышать свежим воздухом в одну прекрасную сентябрьскую субботу. Главным событием станет воркшоп по p5.js. На нём ваши навыки программирования пригодятся неожиданным образом: с помощью кода вырастите дерево, которое станет частью общего диджитал-леса. Вечером мы увидим получившийся лес на большом экране. А потом завершим день у костра под DJ-сеты. Заполняйте форму как можно подробнее и регистрируйтесь! До встречи на Код-пленэре! 🔥

​​🤔«А можно быстрее?»: разбираем методы ускорения обучения нейронных сетей В этой статье рассмотрим различные теоретические аспекты от аппаратного ускорения до правильной организации самого обучения. Читать...

📹Новая версия YandexART (Vi) — как она устроена? В статье на Хабре Яндекс рассказывает о процессе обучения нейросети, которая при генерации видео учитывает связь между кадрами и воссоздаёт реалистичные движения объектов. Читать...

Центральный университет приглашает на курсы тех, кто уже силен в ML, DL и ИИ для углубленной прокачки навыков! Университет от
Центральный университет приглашает на курсы тех, кто уже силен в ML, DL и ИИ для углубленной прокачки навыков! Университет открыл курсы дополнительного образования с интенсивной программой и большим количеством практики. Обучение проходит по вечерам или по субботам оффлайн и онлайн, так что можно совмещать с работой. Курсы подойдут ML-инженерам, дата-саентистам и аналитикам от уровня джуниор+ до сеньор позиций, поэтому, помимо топовых преподавателей из ВШЭ, МФТИ, ШАД, победителей международных соревнований и практиков из индустрии, вас ждет еще и сильное комьюнити! Подробнее о курсах и университете здесь. Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

​​📊Агрегация данных для аналитики продаж с помощью DataSphere Jobs и Airflow SDK В этой статье покажем, как мы ускорили построение пайплайнов обработки данных с помощью связки DataSphere Jobs и Apache Airflow™. Читать...

​​😎Mini-Omni: Language Models Can Hear, Talk While Thinking in Streaming Сквозная разговорная модель на основе аудио, способная к речевому взаимодействию в реальном времени. метод также помогает сохранить языковые возможности исходной модели с минимальным ухудшением, что позволяет другим работам устанавливать возможности взаимодействия в реальном времени. Mini-Omni — это первая полностью сквозная модель с открытым исходным кодом для речевого взаимодействия в реальном времени, предлагающая ценный потенциал для будущих исследований. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @Devsp — Подписаться

​​🤖Контролируемое и неконтролируемое машинное обучение — в чём разница? В этой статье объясняются эти оба метода и различия между ними. Читать...

​​InkubaLM: A small language model for low-resource African languages ​​InkubaLM, небольшая языковая модель с 0,4 миллиарда параметров, которая достигает производительности, сопоставимой с моделями со значительно большим количеством параметров и более обширными данными обучения для таких задач, как машинный перевод, вопросы и ответы, AfriMMLU и задача AfriXnli. В частности, InkubaLM превосходит многие более крупные модели в анализе настроений и демонстрирует замечательную согласованность на нескольких языках. Эта работа представляет собой решающий шаг в оспаривании общепринятой парадигмы, согласно которой эффективные языковые модели должны полагаться на значительные ресурсы. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @Devsp — Подписаться

​​👾Почему нейросети становятся угрозой для природы и что с этим сделать В этой статье мы расскажем, как это влияет на работу и развитие дата-центров, и какие меры можно предпринять для увеличения энергоэффективности. Читать...

​​😍Автоматизация Code Review с помощью LLM В этой статье мы подробно рассмотрим жизненный цикл ревью и подход RAG, разработанный в Faire для выполнения различных контекстно-специфических автоматизированных ревью. Читать...

​​⚡️Хайп вокруг аппаратного ускорения ИИ и реальная ситуация. Обучение модели на телефоне и результаты в миллисекундах В этой статье мы запустим TensorFlow Lite на устройствах разного класса и года выпуска и посмотрим, что там с производительностью и ускорением. Читать...

​​⚙️Как котята лапками настраивают GPU в Kubernetes и при чем тут эффект Манделы В этой статье мы рассмотрим волшебный инструмент, который позволяет это делать без костылей и велосипедов, если у вас лапки. Читать...

🗣Яндекс анонсировал Practical ML Conf, которая пройдет 14 сентября и будет доступна для просмотра онлайн Это мероприятие, на котором Яндекс ежегодно анонсирует свои крупные запуски и делится опытом. Все подробности и регистрация тут @Devsp — Подписаться

​​👾Создание искусственного датасета для обучения модели с использованием Paddle OCR В этой статье мы подробно расскажем, как именно подошли к этому процессу. Читать...