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 709 Tecnologías y Aplicaciones6 718...

📈 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 19 996 suscriptores, ocupando la posición 6 718 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 709 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 996 suscriptores.

Según los últimos datos del 23 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -85, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.98%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.64% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 596 visualizaciones. En el primer día suele acumular 728 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 24 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.

19 996

Suscriptores

Sin datos24 horas

-417 días

-8530 días

1 596

Visitas de la publicación

~ 72824 horas

~ 84648 horas

7.98%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

19 996

🗣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...

19 996

🔍Под капотом поискового движка: Как Uzum Market применяет ML, чтобы вы нашли желаемое В этой статье автор расскажет про боли и трудности, с которыми пришлось столкнуться на пути к статистически значительным изменениям в метриках. Читать...

19 996

Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN и расширьте свои знания в области аналитики данных, управления проектами и маркетинга. Мы предлагаем множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят опытные профессионалы в области анализа данных. В рамках практикумов мы рассматриваем реальные кейсы анализа данных, используя самые современные инструменты, такие как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики, визуализация данных, статистика, теория вероятностей и многое другое. Каждый практикум подобран с учетом разного уровня сложности и направления, чтобы каждый участник мог выбрать интересующие задачи и развиваться в соответствии с собственными навыками и опытом. ✔️ Присоединяйтесь уже сегодня и начните бесплатно развивать свои навыки в области анализа данных вместе с нами!

19 996

😶‍🌫Анализ временных рядов, или как предсказать погоду на завтра В данной статье автор рассмотрит способы анализа временных рядов, а также разберет основные методы прогнозирования упорядоченных данных. Читать...

19 996

😵Свойство типа Controller Service в кастомном процессоре NiFi В этой статье автор приведёт примеры кода, а так же покажет, как подсунуть свою заглушку в интеграционный тест процессора. Читать...

19 996

📊Как использовать нейросети в финансах и аналитике В этой статье рассказываем, как используют нейросети в финансах и аналитике, какие преимущества и недостатки они имеют, и какие перспективы развития они открывают для финансовой отрасли. Читать...

19 996

🚀Запускаем Stable Diffusion на Raspberry PI Zero 2 (или на 260 МБ ОЗУ) В этой статье автор расскажет как запустить Stable Diffusion, включающую большую трансформирующую модель c почти 1 миллиардом параметров, на Raspberry Pi Zero 2 с 512 МБ RAM, не добавляя дополнительного пространства подкачки и не выгружая промежуточные результаты на диск. Читать...

19 996

🔥В OTUS открыт набор в группу курса “Язык R для анализа данных”. На серии открытых уроков преподаватели раскрывают возможности применения языка R и его особенности, а также делятся практическими советами. Одна из сфер применения языка R — финансы. Поэтому мы решили посвятить этой теме следующее практическое занятие, участие в котором бесплатно. 📌14.08 в 20.00 (мск) приглашаем на вебинар “Анализ финансового портфеля с помощью языка R”, на котором разберем: - как загружать и обрабатывать финансовые данные в R; - способы сборки из данных портфелей; - методы анализа построенного портфеля; - характеристики портфеля. Результат урока: вы научитесь работать с финансовыми данными в R. Построите финансовый портфель и узнаете какие есть подходы к анализу построенного портфеля. 👉Регистрация для участия https://otus.pw/xo1j/ Не упустите возможность протестировать формат обучения и получить ценные знания. Приобретая курс, возможно оформить рассрочку на весь период обучения, а также получить скидку. Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

19 996

⌨Как маленькая нейроязыковая модель в Клавиатуре победила серверные подсказки В этой статье автор расскажет, как мы создавали нейроязыковую модель для Яндекс Клавиатуры, ушли от облачных подсказок и научили клавиатуру адаптироваться к приложениям. Читать...

19 996

🦆Заходит утка в бар: понимает ли ИИ юмор? В этой статье автор как именно оценивалось чувство юмора машин, есть ли оно вообще, и если да, то чем отличается от человеческого. Читать...

19 996

👾Создаем конвейер машинного обучения с помощью DBT В этой статье автор проведет вас по процессу создание хорошего конвейера данных шаг за шагом. Читать...

19 996

🤖Генерация текстов, кластеризация и определение E-A-T и коммерческости запросов на нейросети OpenAI (GPT-3) В данной статье автор покажет 5 примеров использования искусственного интеллекта (ИИ) на нейросети OpenAI (GPT-3) применительно к SEO Читать...

19 996

🗣Как сделать контекстное окно на 100K в большой языковой модели В данной статье рассмотрены приёмы, позволяющие ускорить обучение больших языковых моделей (LLM) и нарастить в них вывод (inference). Читать...

19 996

👾Нейронные сети, графы и эмерджентность В этой статье автор рассмотрит некоторые интересные, области науки, с которыми он сталкивался в контексте работы с нейронными сетями, и найти между ними взаимосвязь. Читать...

19 996

🧑‍💻 Какое качество можно выжать из нейросетевой модели весом менее 20 МБ Разработчик Яндекс Клавиатуры объяснил, почему команда отказалась от n-граммной модели и выбрала нейроязыковую. Автор разбирает подходы, которые используют Samsung и Google, размышляет на тему LSTM-энкодера в 2023 году и объясняет выбор CNN-эмбеддинга. Читать…

19 996

👾LlamaIndex: создаем AI-бота без боли и страданий В этой статье автор расскажет о Langchain - мощном инструменте для создания приложений с использованием больших языковых моделей. Читать...

19 996

🤖AI доступный каждому разработчику В этой статье автор расскажет как самому разработать софт, напечатать на 3D-принтере корпуса и собрать свои устройства для взаимодействия с виртуальным ассистентом. Читать...

19 996

🐈Сможете ли вы отличить собаку от кошки, или Как объяснить проблемы дата-сайентиста коллегам. Часть 2 В этой статье автор расскажет, что и в какой степени влияет на качество моделей, а также для дата-сайентистов приведет код Python, который был использован для получения картинок в задании. Читать...

19 996

Как с помощью искусственного интеллекта побеждать болезни? Освоить Data Science в медицинской сфере. Таких специалистов сейчас остро не хватает на российском рынке. 8 августа в 19:00 мск пройдет бесплатный онлайн-практикум от МФТИ и Skillfactory. Узнайте: — какие технологии повышают качество диагностики опасных болезней — как Data Science помогает создавать новые лекарства — сколько зарабатывают дата-сайентисты в медицине — где искать работу специалисту. Записывайтесь на практикум: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqvzxkYu Реклама ООО "Скилфэктори"

19 996

📉Как мы снизили нагрузку на SAP HANA незаметно для пользователей В этой статье автор расскажет как существенно сэкономить бюджет клиента и сделать период внедрения новых решений практически незаметным для пользователей. Читать...