اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science | Machinelearning [ru]
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science | Machinelearning [ru]
کانال Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 19 985 مشترک است و جایگاه 6 704 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 33 689 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 985 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 24 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -79 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -2 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.62% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.70% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 523 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 740 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, nvidia, контекст, openai, архитектура تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 25 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
19 985
مشترکین
-224 ساعت
-407 روز
-7930 روز
آرشیو پست ها
⚡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...
