fa
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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 20 010 مشترک است و جایگاه 6 722 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 33 728 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 010 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 19 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -73 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -9 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.09% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.89% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 619 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 779 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 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 20 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.

20 010
مشترکین
-924 ساعت
-557 روز
-7330 روز
آرشیو پست ها
​​🧐Как справиться с нехваткой открытых данных для обучения и тестирования ML-моделей В этой статье делюсь особенностями разработанного решения и рассматриваю реализуемые им задачи. Читать...

​​🌟Lazy Diffusion — трансформер для редактирования изображений практически в реалтайме LazyDiffusion — это диффузионный трансформер, который очень быстро генерирует объекты по промпту в области, заданной маской. Генерируются только пиксели под маской, и время выполнения зависит больше от размера маски, чем от размера изображения. 🟡Страничка Lazy Diffusion 🟡Arxiv @DevspПодписаться

Как прокачать свои знания в ИТ и стать уверенным специалистом по машинному обучению и ИИ? Магистратура Университета ИТМО Проектирование и разработка систем искусственного интеллекта Вы научитесь создавать законченный программный продукт и станете программистом сложных многокомпонентных систем со знаниями в области искусственного интеллекта. На программе 22 бюджетных места, а поступить можно дистанционно. На программе вы научитесь: • собирать бизнес-требования к системам; • понимать особенности использования методов и технологий машинного обучения и их встраивания в продуктовые системы; • проектировать архитектуры систем машинного обучения (ML system design), включая инференс модели; • строить системы мониторинга и сопровождать модели машинного обучения; • работать с инструментами MLFlow, AirFlow, DVC, Tensorboard, ClearML и др. Большинство преподавателей сотрудники крупных ИТ-компаний. Партнеры программы компании MTS, VK Education, Nexign. После выпуска вы сможете работать архитектором систем искусственного интеллекта (AI Architect), руководителем команды разработки ML-систем (ML TeamLead или ML Project Manager). Полное описание программы и подача документов по ссылке. Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547 erid:2VfnxxkNTfe

​​🤖ML-алгоритмы против хакеров: как поведенческая аналитика меняет правила игры в кибербезопасности В этой статье я расскажу, что делает модуль BAD не просто новым инструментом, а полноценным игроком в вашей команде кибербезопасности. Читать...

🌟 Как устроен рекомендательный сервис, который выдерживает 700 тысяч запросов в секунду. Доклад Яндекса В этой статье автор подробно рассказал о том, какие нестандартные решения приняли разработчики для оптимизации “Баннерной крутилки”, как устроены стадии отбора документов и какое участие принимает ML в процессе работы. Читать…

​​⚡️ InternLM представила XComposer-2.5 - мультимодальную 7B VLM с увеличенным контекстом для ввода и вывода InternLM-XComposer-2.5 отлично справляется с различными приложениями для понимания и композиции текста и изображений, достигая возможностей уровня GPT-4V с всего лишь 7B LLM-бэкэндом. IXC-2.5 обучается с 24K перемежающихся контекстов изображения и текста, он может легко расширяться до 96K длинных контекстов с помощью экстраполяции RoPE. Эта возможность длинных контекстов позволяет IXC-2.5 исключительно хорошо выполнять задачи, требующие обширных входных и выходных контекстов. 🖥GitHub 🟡Arxiv 🟡Model 🟡Demo 📺 Demo video @DevspПодписаться

Курс “Основы нейронных сетей: создание и настройка". Получите самые востребованные в 2024 году скиллы. Запись до 11 июля Что
Курс “Основы нейронных сетей: создание и настройка". Получите самые востребованные в 2024 году скиллы. Запись до 11 июля Что вы освоите на курсе? - разработку продвинутых архитектур нейронных сетей и их применение в Data Science и решение типичных проблем при обучении сетей Курс будет полезен, если вы: - Аналитик данных и хотите освоить продвинутые инструменты, чтобы выйти на новый уровень - Разработчик с опытом программирования и хотите применить свои знания в новой области - Руководитель IT-проектов и хотите лидировать современные бизнес-процессы Пишите нам @Codeby_Academy Подробнее о курсе

​​👾Как быстро растут нейросети: прогресс Stable Diffusion за все время В этой статье на примере множества картинок сравним локальные «чистые» модели SD и «закрытые» сервисы с Stable Diffusion 3, а также выясним, стоит ли платить за новую модель. Читать...

​​🌟CriticGPT — модель на основе GPT-4, которая помогает увидеть ошибки в ответах ChatGPT CriticGPT, модель на основе GPT-4, пишет критические замечания по ответам ChatGPT, чтобы помочь тренерам-людям заметить ошибки во время RLHF. Ключевой частью RLHF является сбор сравнений, в которых люди, называемые тренерами ИИ, оценивают различные ответы ChatGPT по отношению друг к другу. 🟡Блог-пост OpenAI 🟡Статья @DevspПодписаться

🧠 На пороге AGI: эксперты прогнозируют появление ИИ, способного выполнять любую интеллектуальную задачу, с которой справится человек И это будет game-changer! Сегодня нейросети это: ▪️ $13 триллионов к глобальному ВВП к 2030 году ▪️ Убийца творческих профессий (услуги SMM сократились на 13%) ▪️ Прорыв в медицине (ИИ редактирует ген человека) ▪️ Бизнес ассистент ▪️ Инструмент манипуляции общественным мнением (читающий Кровосток дипфейк Барака Обамы) ▪️ Управление силой мысли (гейминг без применения конечностей) ▪️ Интимный партнер (да-да) ▪️ Кандидат в парламент (ИИ прирнимает участие в выборах) ▪️ Спасатель Список можно продолжать до бесконечности! За последние несколько лет ИИ уже успел перевернуть правила игры во многих отраслях нашей жизни. Но с приходом AGI все это покажется нам цветочками. Биг Дата рассказывает о том, как технологии меняют окружающий мир, и осмысливает роль человека в его взаимоотношениях с машиной. Мы уверены, что наше взаимодействие с ИИ станет определяющим фактором дальнейшего развития общества! 💪🏼 Подписывайтесь и качайте нейроскилы с Биг Дата!

​​🔥ESPNet XEUS - новая SoTA распознавания речи Мультиязычная модель распознавания речи и перевода от Университета Карнеги-Меллона, которая обучена более чем 4000 языкам! Он предварительно обучен на более чем 1 миллионе часов общедоступных наборов речевых данных. Его скрытые состояния также могут использоваться с k-средними для семантической речевой токенизации. ▪️ HF: https://huggingface.co/espnet/xeus ▪️ Dataset: https://huggingface.co/datasets/espnet/mms_ulab_v2 @DevspПодписаться

Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета! Центральный у
Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета! Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других. Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра. У каждого студента будет: - личный ментор по траектории обучения; - доступ к карьерному центру с коучами и консультантами; - опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения. Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке! erid:2VtzqwQc6QY Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

​​🧠Непреодолимая легкость повышения утилизации GPU В этой статье вы узнаете, как перенести лучшие практики из мира производства в сферу машинного обучения, подобрать конфигурацию вычислительной инфраструктуры под ML-нагрузки и максимально эффективно ее использовать. Читать...

​​🗣 MARS 5 TTS: новая модель от компании Camb AI для генерации голоса и преобразования текста в речь с открытым исходным кодом Модель следует двухэтапному конвейеру AR-NAR с принципиально новым компонентом NAR. Всего с 5 секундами аудио и фрагментом текста MARS5 может генерировать речь даже для сложных и разнообразных просодических сценариев, таких как спортивные комментарии, аниме и многое другое. Идентификация говорящего определяется с помощью файла аудиоссылки длительностью от 2 до 12 секунд, при этом длина около 6 секунд дает оптимальные результаты. ▪️Github: https://github.com/Camb-ai/MARS5-TTS ▪️Demo: https://www.camb.ai/ ▪️HF: https://huggingface.co/CAMB-AI/MARS5-TTS ▪️Colab: https://colab.research.google.com/github/Camb-ai/mars5-tts/blob/master/mars5_demo.ipynb @DevspПодписаться

Deep Learning — суперсила, работающая подобно человеческому мозгу. Специалисты в этой области разрабатывают нейросети, объеди
Deep Learning — суперсила, работающая подобно человеческому мозгу. Специалисты в этой области разрабатывают нейросети, объединяя анализ данных и программирование. Рекомендации фильмов, переводчики или генерация ответов на вопросы как от Siri - это все их работа. Deep Learning Инженеров нанимают крупные компании, а начальная зарплата в среднем 120 000 рублей в месяц. Создавать и обучать такие нейросети вы научитесь в онлайн-школе Data Science KARPOV.COURSES. Учиться вы будете у практикующих специалистов — поэтому за 4 месяца вы получите все знания и навыки, которые пригодятся в реальной работе. Школа поможет вам с трудоустройством — 89% студентов находят работу в первые 3 месяца благодаря карьерному сопровождению. Присоединяйтесь к курсу со скидкой 5% по промокоду DEVVSP : https://clc.to/erid_LjN8KHkv3

​​🤩 Pyramid Attention Broadcast — подход, позволяющий генерировать видео в режиме реального времени PAB — это первый подход к созданию видео на основе диффузионных трансформеров в реальном времени, обеспечивающий качество без потерь и не требующий обучения. PAB оптимизирует работу с механизмом внимания, что позволяет достичь 21.6 FPS с 10.6-кратным ускорением для популярных моделей генерации видео на основе DiT, включая Open-Sora, Open-Sora-Plan и Latte. 🟡Страничка Pyramid Attention Broadcast 🖥GitHub @DevspПодписаться

​​🌟SPPO — инструмент оптимизации предпочтений языковой моделью SPPO может значительно повысить производительность LLM без сильных внешних сигналов, таких как ответы или предпочтения от GPT-4. Он может превзойти модель, обученную с помощью итеративной прямой оптимизации предпочтений (DPO), среди прочих методов. 🖥GitHub 🤗 Hugging Face 🟡Arxiv @DevspПодписаться

🔥В OTUS стартует курс "Machine Learning. Professional", обучение на котором позволит последовательно освоить современные инс
🔥В OTUS стартует курс "Machine Learning. Professional", обучение на котором позволит последовательно освоить современные инструменты анализа данных и на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения.  Студенты курса выбирают самостоятельно темы выпускных работ, поэтому все выпускные проекты на курсе–это ценные исследования для ML.   ⚡08 июля в 18.00 мск приглашаем на открытый урок курса "Дерево решений - простой и интерпретируемый ML-алгоритм", на котором мы: - разберем алгоритм решающего дерева (дерева решений), который широко применяется для решения задач машинного обучения;  - применим полученные знания на практике для решения задачи классификации. 👉Регистрация  https://otus.pw/xxhZ/?erid=LjN8Juyf4

​​🖥 Самые интересные публикации за последние дни:Unstructured — библиотека Python для предобработки сырых данных • EAGLE — метод, позволяющий ускорить генерацию ответов от LLM • «Midjourney на коленке, но теперь с S3». Как хранить генерации с промптами в объектном хранилище

Data Science | Machinelearning [ru] - آمار و تحلیل کانال تلگرام @devsp