![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]
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر![شبکه: 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}
📈 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 19 656 مشترک است و جایگاه 6 684 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 33 399 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 656 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 09 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -107 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -8 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.48% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.48% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 471 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 881 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 5 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.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 10 نوامبر, 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.
19 656
مشترکین
-824 ساعت
-297 روز
-10730 روز
آرشیو پست ها
![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}
⚡️ByteDance presents SDXL-Lightning: a lightning fast 1024px text-to-image generation model
SDXL-Lightning — это молниеносная модель преобразования текста в изображение. Он может генерировать высококачественные изображения размером 1024 пикселей за несколько шагов.
▪HF: https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning
@Devsp — Подписаться
🚨 Безопасность ваших данных под угрозой
За последние годы инфраструктура компаний разрослась: она содержит сотни терабайтов разнородной информации, вопрос защиты которой стоит особенно остро.
На рынке кибербезопасности представлено несколько классов решений для защиты данных — это системы DLP, DAM, DCAP и другие. Однако практически ежедневно мы видим новости об очередной крупной утечке. Например, только за 2022 год, по информации DLBI, в сеть утекли данные 75% россиян.
Мы хотим выяснить, чего не хватает пользователям существующих решений. Если вы занимаетесь защитой данных в компании, пройдите наш опрос.
😎Track-Anything: A Flexible and Interactive Tool for Video Object Tracking and Segmentation
Track-Anything — это гибкий и интерактивный инструмент для отслеживания и сегментации видеообъектов. Он разработан на основе Segment Anything и может указывать что-либо для отслеживания и сегментации только с помощью кликов пользователя.
🖥 Github: https://github.com/gaomingqi/Track-Anything
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_tam.html
@Devsp — Подписаться
😎Track-Anything: A Flexible and Interactive Tool for Video Object Tracking and Segmentation
Track-Anything — это гибкий и интерактивный инструмент для отслеживания и сегментации видеообъектов. Он разработан на основе Segment Anything и может указывать что-либо для отслеживания и сегментации только с помощью кликов пользователя.
🖥 Github: https://github.com/gaomingqi/Track-Anything
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_tam.html
@Devsp — Подписаться
Весь опыт Data Science – в одном месте. Data Fusion в четвертый раз соберет DS-экспертов для диалога на кросс-индустриальной площадке. Конференция пройдет 17-18 апреля в Москве. Регистрация уже открыта: https://cnrlink.com/datafusiondsm
Data Fusion 2024 – главное событие весны в области анализа больших данных и технологий ИИ. Исследованиям и практике посвящен первый день конференции.
– Известные ученые и эксперты по Data Science расскажут о трендах в различных направлениях машинного обучения и технологиях ИИ.
– Желающие еще глубже погрузиться в сферу искусственного интеллекта смогут посетить трек ML+, посвященный использованию машинного обучения на стыке с физикой, медициной и фармакологией и другими науками.
Второй день мероприятия будет посвящены бизнесу и стратегии.
В этом году конференция Data Fusion пройдет в московском технологическом кластере «Ломоносов». Регистрация здесь: https://cnrlink.com/datafusiondsm
Реклама. БАНК ВТБ (ПАО). ИНН 7702070139. erid: LjN8KSxHp
😎Track-Anything: A Flexible and Interactive Tool for Video Object Tracking and Segmentation
Track-Anything — это гибкий и интерактивный инструмент для отслеживания и сегментации видеообъектов. Он разработан на основе Segment Anything и может указывать что-либо для отслеживания и сегментации только с помощью кликов пользователя.
🖥 Github: https://github.com/gaomingqi/Track-Anything
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_tam.html
@Devsp — Подписаться
🥸Advancing Object Segmentation with SAM: A Meta AI Research Project from FAIR
Модель Segment Anything Model (SAM) создает высококачественные маски объектов из подсказок ввода, таких как точки или прямоугольники, и ее можно использовать для создания масок для всех объектов на изображении.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/segment-anything
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_sam.html
@Devsp — Подписаться
🗓 22 февраля, 16:00
📌Аналитические инструменты для ленивых
Что делать, если хочется заниматься аналитикой данных, а не установкой библиотек и инструментов? Присоединяйтесь на практический вебинар от @Selectel, на котором коллеги расскажут, как получить доступ к GPU без лишней настройки, запустить несколько изолированных JupyterLab на одной GPU и развернуть собственную LLM.
Основные темы:
◽️Инфраструктура с GPU.
◽️Генерация изображений.
◽️ML-эксперименты и запуск LLM.
◽️Сбор данных и BI-аналитика.
Регистрируйтесь на мероприятие и участвуйте в розыгрыше приза за лучший вопрос: https://slc.tl/vr300
Реклама ООО «Селектел» erid 2Vtzqw11Riy
🚀Optimizing Real-Time Object Detection with NanoOWL: Enhancing OWL-ViT on NVIDIA Jetson Platforms
NanoOWL — это проект, который оптимизирует OWL-ViT для работы в реальном времени на платформах NVIDIA Jetson Orin с NVIDIA TensorRT. NanoOWL также представляет новый конвейер «обнаружения деревьев», который сочетает в себе OWL-ViT и CLIP, чтобы обеспечить вложенное обнаружение и классификацию чего угодно на любом уровне, просто предоставляя текст.
🖥 Github: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/nanoowl
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_nanoowl.html
@Devsp — Подписаться
🗣Whisper: A Multitasking Speech Recognition Model for Multilingual Applications
Whisper — это универсальная модель распознавания речи. Он обучен на большом наборе данных разнообразного аудио, а также представляет собой многозадачную модель, которая может выполнять многоязычное распознавание речи, перевод речи и идентификацию языка.
🖥 Github: https://github.com/openai/whisper
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_whisper.html
@Devsp — Подписаться
Если вы уже знакомы с ML-моделями или даже работаете на позиции джуниор-специалиста, для получения следующего грейда будет кстати наставничество опытных коллег и дополнительная практика. Всё это можно найти на курсе Яндекс Практикума.
За 4 месяца:
— вы поймёте, как переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения,
— научитесь строить продвинутые ML-модели,
— создадите 3 сервиса в облаке для решения задач бизнеса.
Всю дорогу с вами будут наставники и такие же как вы студенты — для обратной связи и поддержки.
Начните курс с бесплатной вводной части, она поможет понять, подходит ли вам программа.
🦾LLaVA: Large Language and Vision Assistant
LLaVA is a popular multimodal vision/language model that you can run locally on Jetson to answer questions about image prompts and queries.
🖥 Github: https://llava-vl.github.io/
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_llava.html
@Devsp — Подписаться
🎉Deep Learning Research on Audio Generation with AudioCraft: A PyTorch Library
AudioCraft — это библиотека PyTorch для исследований в области глубокого обучения генерации звука. AudioCraft содержит код вывода и обучения для двух современных генеративных моделей искусственного интеллекта, создающих высококачественный звук: AudioGen и MusicGen.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/audiocraft
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_audiocraft.html
@Devsp — Подписаться
Что будет, если есть суп в час по чайной ложке? За год вы съедите 43 литра.
Это мы к тому, что в году целых 8 784 часа — успеть можно многое.
Например, чтобы освоить профессию 1С‑аналитик, нужно 480 часов. Все серии «Доктора Кто» займут уже 396 часов. Ну а если собираетесь взойти на Эверест, готовьте минимум 1344 часа.
→ Узнайте, сколько «весят» другие дела
🚀Maximizing NanoDB Efficiency: A Guide to Containerized Image Management and Operations
NanoDB — это мультимодальная векторная база данных, оптимизированная для CUDA, которая использует встраивания из преобразователя изображения CLIP для поиска по сходству txt2img и img2img.
🖥 Github: https://github.com/dusty-nv/jetson-containers/blob/master/packages/vectordb/nanodb/README.md
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_nanodb.html
@Devsp — Подписаться
🌐NanoSAM: Real-Time Object Segmentation on NVIDIA Jetson Orin Platforms with NVIDIA TensorRT
NanoSAM — это вариант модели Segment Anything (SAM), который способен работать в реальном времени на платформах NVIDIA Jetson Orin с NVIDIA TensorRT. Он обучается путем дистилляции кодера изображений MobileSAM на немаркированных изображениях. Для ознакомления с дистилляцией знаний мы рекомендуем ознакомиться с этим руководством.
🖥Github: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/nanosam
⏩Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_nanosam.html
@Devsp — Подписаться
ML TALENT MATCH
Примите участие в трехдневном хакатоне гибридного формата с 28 февраля по 1 марта, выполните задание одного из трёх кейсов на выбор и станьте победителем!
Кейсы:
1. Алгоритм для структурирования информации в резюме кандидатов
2. Алгоритм для сопоставления резюме и вакансии
Для кого:
- Junior и Middle разработчики;
- Product-менеджеры;
- ML-специалисты;
- NLP- специалисты;
- Аналитики;
- Студенты;
- Команды от 3 до 5 человек.
Призовой фонд - 300 000 рублей.
Формат: онлайн/офлайн награждение в г. Москва, Кластер Ломоносов (ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы»)
Подробная информация и регистрация: https://clck.ru/38qHsR
Реклама. ООО "Акселератор Возможностей".
ИНН 9704005146
erid 2VtzqvmoBUD🐶Лапочки с характером: Как машинное обучение помогает определить тип личности ваших пёсиков
В данной статье описывается успешная попытка применить методы искусственного интеллекта и ML для классификации и прогнозирования личностных качеств собак с использованием поведенческих данных, полученных из базы данных C-BARQ.
Читать...
Внимание!🕵️♀️ Разыскиваются смелые и талантливые data scientists для участия в ежегодном онлайн-соревновании по машинному обучению Data Fusion Contest c призовым фондом в 2 000 000 рублей.
Отличительные черты:
🔹 Хотят добавить новые DS/ML-методы в свой арсенал.
🔹 Ищут возможности получить ценные знания и практический опыт на онлайн-митапах и воркшопах.
🔹 Стремятся проявить себя в Data Science сообществе.
🏆 Участники смогут попрактиковаться в решении одной или двух задач сразу: по геоаналитике и по моделям оттоков клиентов. Также их ждет много подарков и награда за лучшие публичные решения по обеим задачам.
Зарегистрироваться на новый ML-челлендж от крупнейших компаний России можно по ссылке — https://vk.cc/cuGuwD
