![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![Red: 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}
📈 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 19 659 suscriptores, ocupando la posición 6 684 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 399 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 659 suscriptores.
Según los últimos datos del 09 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -107, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.48%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.48% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 471 visualizaciones. En el primer día suele acumular 881 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
- 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 10 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.
19 659
Suscriptores
-824 horas
-297 días
-10730 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}
🔉 MeloTTS is a high-quality multi-lingual text-to-speech library
MeloTTS — это высококачественная многоязычная библиотека преобразования текста в речь от MyShell.ai.
▪️Github
▪️Project
▪️Docs
@Devsp — Подписаться
⁉️ Интересуетесь геометрическими методами в компьютерном зрении?
🔥 Приходите на открытый вебинар - «Геометрические методы в компьютерном зрении на примере библиотеки Kornia»
Начало: 28 марта, 20:00 МСК | Участие бесплатное
💻 Вы узнаете:
— какие геометрические методы применяются в компьютерном зрении
— как регрессировать матрицу гомографии при помощи моделей глубокого обучения
— как «сшить» снимки в панораму при помощи библиотеки kornia
👉 Урок проведёт Антон Витвицкий (к.ф. - м.н.), эксперт по компьютерному зрению и глубокому обучению, руководитель команды компьютерного зрения в Boost.Inc.
После вебинара можно записаться на курс «Компьютерное зрение». Курс доступен для приобретения в рассрочку.
🟢 Записаться на событие - https://otus.pw/QIc9/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
📦 Quantization Deep Dive, или Введение в современную квантизацию
Квантизация – это переход от типа данных с большим числом бит, например, float32 к типу с меньшим числом, такому как int8. Более компактное представление данных помогает экономить ресурсы и в целом улучшает пользовательский опыт. ML-разработчик Яндекса рассказал, как работает квантизация, рассмотрел методы и подсказал, в какой момент лучше квантизовать модель.
📚 Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/800945/
@Devsp — Подписаться
Графический процессор NVIDIA H100 от immers.cloud.
Специальное предложение от 395 руб /час.
H100 превосходит предыдущее поколение NVIDIA A100 Tensor Core GPU в 2 раза, ускоряя работу с AI/ML моделями. 528 тензорных ядер 4-го поколения и 16 896 ядер CUDA позволяют сократить использование памяти и повышают производительность, сохраняя высокую точность для больших языковых моделей.
Видеопамять NVIDIA HBM2e 80 ГБ обладает высокой пропускной способностью 3,35 ТБ/с и низким энергопотреблением. Лучшее решение для крупномасштабных задач LLM, анализа данных и научных вычислений, требующих большого объема памяти.
Поддержка CUDА обеспечивает совместимость с софтом и библиотеками для AI/ML.
Поддержка OpenACC упрощает разработку параллельных приложений и максимизирует использование GPU.
Подписчикам паблика дарим выгодный бонус: +20% к пополнению счета.
👉 Забрать бонус 👈
Реклама. ООО "ДТЛ". ИНН 9717073792
🔥 Diffusion360: Seamless 360 Degree Panoramic Image Generation based on Diffusion Models.
Цель базы данных панорам SUN360 — предоставить академическим исследователям в области компьютерного зрения, компьютерной графики и компьютерной фотографии, познания и нейронауки, человеческого восприятия, машинного обучения и интеллектуального анализа данных полную коллекцию аннотированных панорам, охватывающих полный обзор 360x180 градусов.
🖥Code: https://github.com/archerfmy/sd-t2i-360panoimage
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2311.13141v1
🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sun360
@Devsp — Подписаться
🚀 Graph Prompt Learning: A Comprehensive Survey and Beyond
Целью этого репозитория является предоставление тщательно подобранного списка исследовательских работ, в которых исследуются подсказки на графиках.
🖥Code: https://github.com/wxxshirley/awesome-graph-prompt
🦾 Project: https://graphprompt.github.io/
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2311.16534v1
@Devsp — Подписаться
Регистрируйтесь на конкурсы на площадке GitVerse и получайте возможность выиграть 500 тыс. руб!
Объявляем о начале регистрации на конкурсы от GitVerse в рамках олимпиады «IT-Планета 2024».
Вас ждут два трека, увлекательные задания и призовой фонд в размере 500 тыс. рублей *!
До 31 марта регистрируйтесь в конкурсе и проходите отборочное тестирование на платформе для разработчиков GitVerse от СберТеха. Можно выбрать из двух направлений:
👉 «Прикладное программирование if...else»
Это конкурс для разработчиков в возрасте от 18 до 35 лет, которые создают прикладное ПО.
Требования к участникам — знание C/C++/Java/Python, понимание алгоритмов и умение применять их на практике.
Вас ждут прикладные задачи, связанные с разработкой серверной части. А в случае успешного прохождения второго этапа — очный финал!
Подробные условия конкурсов и регистрация.
👉 «Разработка игр – GameDev»
Это соревнование для разработчиков игр в возрасте от 18 до 35 лет. Участвовать можно самостоятельно или вместе с командой до 4 человек.
Требования — отличное понимание игровых механик, знание всех аспектов движков и умение выбирать правильное решение для прототипирования игры.
Каждый конкурс состоит из трех этапов: отборочное тестирование, основной этап — отправка проектов или решение прикладных задач, — и очный финал.
Подробные условия конкурсов и регистрация.
Следите за новостями и удачи в конкурсах!
*За вычетом НДФЛ
🦾 StyleTTS 2: Towards Human-Level Text-to-Speech through Style Diffusion and Adversarial Training with Large Speech Language Models
StyleTTS 2 — модель преобразования текста в речь (TTS), которая использует диффузию стилей и состязательное обучение с помощью больших моделей речевого языка (SLM) для достижения синтеза TTS на человеческом уровне.
StyleTTS 2 отличается от своего предшественника тем, что моделирует стили как скрытую случайную величину с помощью моделей диффузии, чтобы генерировать наиболее подходящий стиль для текста, не требуя эталонной речи, достигая эффективной скрытой диффузии, одновременно используя разнообразный синтез речи, предлагаемый моделями диффузии.
🖥Github: https://github.com/yl4579/StyleTTS2
🔥Colab: https://colab.research.google.com/github/yl4579/StyleTTS2/blob/main/
⚡️Demo: https://huggingface.co/spaces/styletts2/styletts2
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2306.07691
🌟 Demo: https://seamless.metademolab.com/expressive
🥩Page: styletts2.github.io
@Devsp — Подписаться
🖥 Self-conditioned Image Generation via Generating Representations
RCG — это платформа для самостоятельной генерации изображений, которая обеспечивает производительность безусловной генерации изображений SOTA в ImageNet 256x256, устраняя давний разрыв в производительности между безусловной и классовой генерацией изображений.
🖥Github: https://github.com/LTH14/rcg
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701
🌟 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@Devsp — Подписаться
🔥 Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation
Seamless — это семейство моделей искусственного интеллекта, которые обеспечивают более естественное и аутентичное общение на разных языках.
SeamlessM4T — это масштабная многоязычная мультимодальная модель машинного перевода, поддерживающая около 100 языков.
SeamlessM4T служит основой для SeamlessExpressive, модели, которая сохраняет элементы просодии и голосового стиля на разных языках, и SeamlessStreaming, модели, поддерживающей синхронный перевод и потоковую передачу ASR примерно для 100 языков.
🔥Hugging face demo: https://huggingface.co/collections/facebook/seamless-communication-6568d486ef451c6ba62c7724
⚡️BLog: https://ai.meta.com/blog/seamless-communication/
📚Paper: https://scontent.fbkk5-5.fna.fbcdn.net
🌟 Demo: https://seamless.metademolab.com/expressive
🖥Github: https://github.com/facebookresearch/seamless_communication
@Devsp — Подписаться
🔥 Clarity-Upscaler: Open-Source
ClarityAI — это программа масштабирования высокого разрешения, которая также может улучшить ваши изображения и добавить детали. Вы можете решить, насколько хотите, чтобы ИИ добавлял детали к вашим изображениям.
▪ code: https://github.com/philz1337x/clarity-upscaler
▪ page: https://clarityai.cc
@Devsp — Подписаться
📚 LlaVa Demo with LlamaIndex
LlaVa+Replication позволяет нам локально запускать анализ изображений и объединять мультимодальные знания с нашей системой, основанной на знаниях RAG.
🖥Github: https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/examples/multi_modal/llava_demo.ipynb
🔍Colab: https://colab.research.google.com/github/run-llama/llama_index/blob/main/docs/examples/multi_modal/llava_demo.ipynb
🪩Paper: https://arxiv.org/abs/2304.08485
💻Website: https://llava-vl.github.io/
🔥YouTube: https://youtube.com/watch?v=k7i2BpeLUss
@Devsp — Подписаться
HOSTKEY – международный хостинг-провайдер предлагает в аренду выделенные и виртуальные GPU-серверы с почасовой или месячной оплатой.
🔥Доступны конфигурации с игровыми картами RTX4090 и профессиональными RTX A500 24Gb и Tesla H100 / A100 80Gb. Дата-центры в России, Нидерландах и Исландии. Скидки до 30%. Стоимость от 10 руб./ч или 7 500 руб. в месяц.
HOSTKEY предлагает гранты для перспективных проектов в области Data Science и для победителей конкурсов по исследованию данных на платформе Kaggle и других площадках.
Спрос на серверы высокий, количество серверов ограничено.
🔥Закажите сервер сегодня или оставьте заявку на предзаказ.
erid: LjN8KC8tw
⚡️ Генеративные нейросети Яндекса попали в международный рейтинг ИИ-разработок
Сообщество дата-саентистов, ML-экспертов и энтузиастов в сфере ИИ AIPort опубликовали первый международный рейтинг Global Generative AI Landscape 2024. В него вошли текстовая YandexGPT и мультимодальная YandexART. Также компания стала одной из 11 мировых игроков, которые создали более одного типа GenAI-моделей.
@Devsp — Подписаться
Станьте аналитиком данных с нуля на курсах Яндекс Практикума:
→ 1С-аналитик
→ Аналитик данных
→ Системный аналитик
→ Бизнес аналитик
→ Специалист по Data Science
◾️ Выберите профессию исходя из личных предпочтений и начните учиться бесплатно.
⚡20 марта в 20.00 мск приглашаем на открытый урок курса “Reinforcement Learning” в OTUS, на котором построим торгового агента с использованием фреймворка FinRL.
На эфире мы:
- посмотрим на один из свободно распространяемых фреймворков для моделирования финансового рынка;
- узнаем, как реализовать модель и построить торгового агента в несколько строк кода с использованием FinRL;
- ответим на все возникающие вопросы.
👉Регистрация https://otus.pw/l3Zc/?erid=LjN8K3eXi
💡Обучение на курсе позволит применять алгоритмы RL для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику и решение финансовых задач, таких как управление финансовым портфелем и задачи кредитного скоринга. При поступлении в группу возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
🖼 AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning
Модуль Plug-and-Play, превращает большинство моделей сообщества в генераторы анимации без необходимости дополнительного обучения.
🖥Github: https://github.com/guoyww/animatediff/
💻Colab: https://colab.research.google.com/github/camenduru/AnimateDiff-colab/blob/main/AnimateDiff_colab.ipynb
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2307.04725
📁Project: https://animatediff.github.io/
@Devsp — Подписаться
erid: LjN8KZtnU
Почему стоит прокачивать свои навыки в Machine Learning в 2024 году?
Это верный способ не отстать от индустрии, которая развивается со скоростью света — а значит постоянно расти в зарплате и открывать новые карьерные возможности.
При этом важно учиться у тех, кто сам работает с машинным обучением в крупных компаниях — например, у преподавателей «karpov.courses» на курсе Start ML.
Программа построена так, чтобы любой желающий мог разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей.
Обучение включает в себя и теорию, и отработку знаний на практических задачах, поэтому через 7 месяцев обучения вы сможете уверенно выйти на рынок и начать искать работу по новой профессии.
Как показывает статистика, 89% студентов школы находят работу в течение трех месяцев после обучения.
Курс стартует 14 марта — присоединяйтесь: https://clc.to/n0-ZrA
Получите скидку 5% по промокоду DEVSP до 28.03.2024
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
