![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
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![Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
Red:📈 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 19 700 suscriptores, ocupando la posición 6 678 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 376 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 700 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -99, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.92%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.70% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 561 visualizaciones. En el primer día suele acumular 925 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 31 octubre, 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.
19 700
Suscriptores
-724 horas
-147 días
-9930 días
Archivo de publicaciones
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
❓ Как работает кросс-валидация в ML?
Кросс-валидация — это техника оценки модели, которая помогает избежать переобучения и лучше оценить её обобщающую способность. В классической k-блочной кросс-валидации данные разбиваются на k равных частей, и модель обучается k раз, каждый раз используя одну часть для тестирования и остальные для обучения.
➡️ Пример применения кросс-валидации с использованием библиотеки scikit-learn:
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target
clf = RandomForestClassifier()
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
print(f'Средняя точность: {scores.mean()}')🗣️ Кросс-валидация помогает лучше понять, как модель будет работать на новых данных, улучшая её обобщение.🖥 Подробнее тут
⚙️ Отлаживай систему целиком, а не по кускам
Баг может прятаться не в отдельной функции, а в том, как модули взаимодействуют между собой.
👉 Совет: проверяй сценарии целиком — от входных данных до финального результата. Иногда проблема не в коде, а в том, как части системы «разговаривают» между собой.
➡️ Объяснимый ИИ в ML и DL
Разбираемся, зачем нужен объяснимый ИИ, как подступиться к интерпретации моделей и что с этим делать на практике — от EDA до XAI на примере. Всё на русском, без магии.
Читать...
🗺 Решение задачи коммивояжера (TSP) в реальных приложениях
Покажу, как задача коммивояжёра перекочевала из учебников в жизнь курьеров, таксистов и логистов, и какие алгоритмы реально помогают пройти маршрут быстро и без лишних кругов.
Читать...
⚙️ Что такое Feature Scaling в ML и зачем он нужен?
Feature Scaling (масштабирование признаков) — это приведение всех признаков к одному масштабу, чтобы модель обучалась корректно.
Некоторые алгоритмы (например,
k-NN, SVM, градиентный спуск) чувствительны к разнице в диапазонах данных
➡️ Пример:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
X = np.array([[1, 100], [2, 300], [3, 500]])
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
print(X_scaled)🗣️ В этом примере признаки приводятся к виду с нулевым средним и единичным стандартным отклонением.Без масштабирования одна "большая" переменная может полностью доминировать над другими.. 🖥 Подробнее тут
❌ Защитим вдов и сирот от хищных ИИ-стартаперов
Расскажу про свою AI-задачку по SystemVerilog для EDA, на которой одни тулы падают, а другие халтурят. Это способ фильтровать стартаперов-болтунов и экономить деньги VC, а значит — и пенсионеров.
Читать...
🧠 Компании уходят от пилотов к продуктиву
В беседе Роман Стятюгин пояснил: VK Predict — это команда более ста специалистов. Решения выпускают в двух форматах: модели по API и продукты с интерфейсом для бизнес-пользователей, включая дашборды, тепловые карты и чат-боты на LLM.
Среди сервисов: «Рейтинг» для прогнозирования признаков аудитории, «Телеком Радар», которым пользуются три из четырех крупнейших операторов, «ГеоКурсор» с гравитационными моделями, «Девелопер» для квартирографии, платформа Predict AutoML и AI Persona для персонализации коммуникаций.
Читать интервью
🔝 Как мы учимся решать одну из самых сложных задач в метеорологии — прогнозирование количества осадков по часам
Покажу, как мы в Яндекс Погоде боремся с самой ускользающей частью прогноза — осадками. Расскажу, почему всё сложно, как меняем модели и почему теперь гроза не застанет врасплох.
Читать...
Неформально про реком
Глитч нейросети — это база, а ивент AI VK & Pro в «оригинале» — повод собраться и узнать, как меняются рекомендательные системы.
27 августа VK проводит AI VK & Pro — закрытый митап про RecSys и ML. Где соберутся крутые ML-инженеры, исследователи и разработчики.
В программе доклады от ML-лидов VK. Поговорим про Discovery Platform, продовые трансформеры и мультимодальные модели.
Приходите задать вопросы, поделиться опытом и поглитчевать среди своих в неформальной обстановке. А после — афтепати: винил, сигары, вино и покер.
📍 Москва, только офлайн
📅 27 августа, сбор с 18:00
🎟 Вход по регистрации
🔝 Топ-5 бесплатных AI-сервисов для генерации 3D-моделей
Я протестил 5 AI-сервисов для генерации 3D-моделей — без навыков и софта. Закинул туда героев детства и теперь знаю: быть 3D-дизайнером — не боль, а фан. Модели вышли… ну, сами увидите.
Читать...
🔥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Пишем Wake-on-LAN сервис на ESP8266 при помощи ChatGPT
• Необычные вкусы покупателей: что такое товарные пары и как их исследовать
• Сгенерированный ИИ код сделает вас плохим программистом
• Словари в Python: обзор и как пользоваться
• Поиск жулика: Как понять, что перед вами ChatGPT 4?
Дима Билан на Yandex Ecom Open Air 8 августа
Море инсайтов для бизнеса, музыкальный open-air, лекции и нетворкинг.
Участие бесплатно!
Зарегистрироваться
#реклама 18+
ecomfest.ru
О рекламодателе
👩💻 Задачка по Python
Напишите скрипт, который удаляет дублирующиеся строки из CSV-файла на основе указанного столбца и сохраняет результат в новый файл.
➡️ Пример:
python remove_duplicates.py input.csv output.csv column_name
id,name,age
1,John,30
2,Jane,25
4,Bob,35import pandas as pd import sys if len(sys.argv) < 4: print("Использование: python remove_duplicates.py <input_file> <output_file> <column_name>") sys.exit(1) input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] column_name = sys.argv[3] try: df = pd.read_csv(input_file) df = df.drop_duplicates(subset=[column_name]) df.to_csv(output_file, index=False) print(f"Дубликаты удалены. Результат сохранён в {output_file}") except Exception as e: print(f"Ошибка: {e}")
📉 RL-агент для алгоритмической торговли на Binance Futures: архитектура, бэктест, результаты
В статье собираю торгового агента на Dueling Double DQN с приоритетным реплеем. Тестирую на Binance Futures с учётом комиссий и проскальзывания, чтобы PnL выглядел как в реальной торговле.
Читать...
🧱 MCP — новый кирпичик в фундаменте AI-разработки
Расскажу, как MCP меняет работу IDE: LLM напрямую ходят в базы и сервисы, без костылей и отдельных тулов. Немного истории, сравнение с LSP и разбор, зачем это нужно девелоперам.
Читать...
Мультитрек для опытных бэкенд-разработчиков
Ищем бэкенд-разработчиков с 5+ годами опыта на C++, Java/Kotlin, Go или Python в команды Яндекса. Здесь мы вместе строим технологии, которые меняют мир. Создаём продукты на основе ИИ и машинного обучения, формируем сильную инженерную культуру, внедряем научный подход.
Специально для соискателей мы разработали Мультитрек — программу, где можно попробовать задачи на практике перед тем, как выбрать команду и проект.
Как всё устроено: до 18 августа оставляете заявку, 23 августа решаете задачи для разработчиков на технических секциях, 24 августа завершаете собеседование и получаете офер.
Дальше вы сможете попробовать себя в трёх командах: поработать в каждой по 3–4 недели, изучить процессы, познакомиться с коллегами и выбрать лучший для себя проект.
Узнать больше
#реклама 16+
yandex.ru
О рекламодателе
🔍 Как трансформеры меняют область NLP и что стоит за LLM?
На открытом уроке «Трансформеры как основа современного NLP» 12 августа в 18:00 МСК мы разберём, как архитектура трансформеров революционизирует обработку естественного языка. Вы познакомитесь с принципами работы трансформерных моделей и их применением в современных технологиях.
Это откроет вам доступ к самым актуальным методам NLP и поможет стать востребованным специалистом в Data Science.
🚀 Регистрируйтесь и получите скидку на курс «NLP / Natural Language Processing»: https://vk.cc/cOihwd
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
👀 Отечественные Open Source-инструменты для ИИ-разработки
Покажу, как Open Source меняет ИИ: от библиотек и моделей до датасетов. Разберём, как открытый код помогает строить, обучать и тестировать системы без барьеров и закрытых лицензий.
Читать...
⚙️ Что такое PCA (Principal Component Analysis) в машинном обучении и зачем он используется?
PCA — это метод снижения размерности, который преобразует исходные переменные в новый набор переменных (компонент), сохраняя как можно больше информации. Он помогает ускорить обучение моделей и уменьшить переобучение.
➡️ Пример:
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris
# Загрузка данных
data = load_iris()
X = data.data
# Применение PCA для снижения размерности до 2 компонент
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
print(X_pca[:5]) # Преобразованные данные🗣️ В этом примере PCA снижает размерность данных Iris с 4 до 2 компонент. Это позволяет визуализировать данные и ускорить работу моделей, сохраняя основную информацию.🖥 Подробнее тут
🔧 ТОП-10 опенсорсных инструментов для работы с ИИ в 2025 году
Детальный разбор 10 самых перспективных инструментов для работы с ИИ в 2025 году. От создания умных ассистентов до построения мощных RAG-систем — разбираем возможности, сравниваем производительность, безопасность и простоту интеграции каждого решения.
Читать...
