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 19 984 مشترک است و جایگاه 6 706 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 33 686 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 984 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -75 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 7.47% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.67% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 492 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 733 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 6 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 26 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.
19 984
مشترکین
-824 ساعت
-457 روز
-7530 روز
آرشیو پست ها
DLC-2021, или Жулик, не воруй
Всем привет! Мы в Smart Engines занимаемся распознаванием документов и часто об этом рассказываем, а еще мы часто публикуем результаты наших исследований в научных статьях и докладах. В результатах за прошлый год мы упомянули, что создали два открытых датасета. Совсем недавно мы писали о созданном нами наборе данных MIDV-2020. Теперь настало время DLC-2021. Ну что, поехали?
Читать...
Dusha: самый большой открытый датасет для распознавания эмоций в устной речи на русском языке
У нас в SberDevices очень сильная команда, разрабатывающая и развивающая решения в сфере речевых технологий. Раньше мы уже рассказывали о том, как обучить модель распознавания речи на открытых данных, и о том, как устроен наш синтез.
Однако, помимо распознавания и синтеза речи, мы развиваем технологии распознавания эмоций голоса для линейки наших умных устройств, а также для решений, позволяющих анализировать общение по телефону. Например, на этой технологии базируется наш новый продукт SaluteSpeech Insights, который автоматически оценивает эмоции клиента и оператора колл-центра по каждой произнесенной ими фразе, классифицирует все диалоги на позитивные, нейтральные и негативные, определяет более 300 различных речевых характеристик, а еще прогнозирует оценку CSI (Customer Satisfaction Index).
Читать...
Какой метод генерации аудио лучший? Сравнение GAN, VAE и Diffusion
В прошлой статье я затронул тему генерации звука с помощью диффузионной модели. Но какие методы существуют вообще и какой из них сейчас наиболее перспективен? Сегодня мы рассмотрим долгий путь этого направления в машинном обучении. Послушаем результаты, посмотрим метрики и просто взглянем на новые технологии, применяемые в совершенно разных нейросетях для аудиосинтеза.
Читать...
Юмор ChatGPT
Языковая модель ChatGPT произвела настоящий фурор. Даже Хабр в последние недели пестрит статьями про неё. Получив доступ к этой модели, я захотел изучить её способность шутить. Научить ИИ понимать юмор - непростая задача, и даже в последние годы успехи ИИ в генерации шуток можно было назвать в лучшем случае скромными. Сможет ли ChatGPT показать что-то новое в этой области? Давайте посмотрим!
Дисклеймер: ради улучшения качества генерации, все манипуляции проводились мной на английском языке, и потом переводились на русский.
Читать...
Хочешь получить востребованную профессию в ИТ?👍
Сейчас все больше компаний принимают решения на основе данных и используют искусственный интеллект для автоматизации процессов. Поэтому навыки AI-разработчика всегда востребованы - об этом говорят зарплаты специалистов по нейросетям:
▫️Junior специалист - от 70 000 ₽
▫️Middle специалист - от 150 000 ₽
▫️Senior специалист - от 300 000 ₽
Мы проводим бесплатный🔥 3-х дневный практикум, на котором познакомим тебя с миром AI - это идеальный формат, который поможет тебе принять решение о дальнейшем обучении и, возможно, смене профессии.💪
👌Будет полезно всем, кто хочет разобраться в карьерных перспективах сферы работы c нейросетями.
Регистрация по ссылке 👈
Простейшая нейросеть: еще раз и подробнее
Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона.
Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину.
Читать...
В Яндекс Практикуме появились курсы английского для работы в IT.
Для разработчиков, аналитиков и продакт-менеджеров.
Личный преподаватель и иностранные IT-специалисты помогут освоить язык на примере собеседований, стендапов, ревью и других рабочих ситуаций.
Запишись на бесплатную консультацию, где определят твой уровень языка и расскажут подробнее о программе.
«Я нашел художника-волшебника» — как нейросети уже отбирают работу у художников
Пока мы спорили отнимут ли у кого-то нейросети работу, это уже фактически произошло. Одна из крупнейших фриланс бирж fiverr.com добавила специальный раздел, в котором можно заказать услуги, сделанные с использованием нейросетей.
Читать...
Цифровые флуктуации: почему ИИ ошибается и как с этим бороться
На базе нейронных сетей построены многочисленные системы искусственного интеллекта. Они считаются прогрессивным и достаточно надёжным инструментом анализа данных там, где задачу сложно формализовать. Им доверяют управление автомобилями и роботами, идентификацию людей, антифрод у банков и страховых компаний и другие ответственные задачи. При этом даже у лучших реализаций ИИ время от времени случаются грубые ошибки, возникновение которых бывает сложно объяснить.
Специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Игорь Нетай предположил, что у разноплановых ошибок ИИ существует общая причина. Он выявил её в ходе модельного эксперимента с использованием более 50 000 сгенерированных нейронных сетей, обучение которых продолжалось в течение тысяч эпох для каждой из них.
Читать...
Как нарушают законы робототехники: изучаем новые риски безопасности, связанные с ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) становятся очень популярными. Технология ИИ уже во всю используется в самых разных сферах - от беспилотных автомобилей до здравоохранения, финансов и обслуживания клиентов.
Но по мере того, как все больше и больше компаний внедряют эти технологии в массовом порядке и начинают переплетать их с критически важными бизнес-операциями, они создают новые риски кибербезопасности. Так что, если вы занимаетесь ИБ, и ваша компания начала внедрять машинное обучение, вам точно стоит почитать этот пост.
Читать...
Компьютерное зрение: обучение Dense Neural Network
До сих пор мы работали со слоем Dense для классификации изображений. Но на практике перед использованием плотного слоя мы используем пару специальных слоев — слой свертки и слой максимального объединения. Обычно перед использованием плотных слоев можно увидеть множество пар слоев свертки и слоев с максимальным объединением.
Когда за многими парами этих слоев следует плоский слой, а затем несколько плотных слоев, это обычно называют сверточной нейронной сетью (CNN). Сверточные нейронные сети — это своего рода нейронная сеть с прямой связью, искусственные нейроны которой могут реагировать на часть окружающих ячеек в диапазоне покрытия, чего плотный слой не может достичь сам по себе.
Читать...
💪Стань востребованным инженером, занимающимся разработкой Искусственного интеллекта!
⚡️Приглашаем на бесплатный практикум, на котором расскажем как залететь в ИТ без навыков программирования и получить востребованную профессию с высокой оплатой!
🔥Всего за 3 вечера мы познакомим тебя с нейросетями, ты напишешь свою первую сетку и сможешь лично убедиться насколько интересен AI.
Прими решение поменять свою жизнь сейчас!💥
Регистрация на практикум👈
Как мы используем нейросети для создания рекламных материалов
Привет! Меня зовут Роман Максимов, я руководитель группы дизайна в Омни СМ. Наша группа входит в отдел цифрового дизайна и занимается диджитал- и веб-дизайном интернет-магазина «Спортмастер» и сайтов монобрендов. Если совсем коротко, то мы отвечаем за всё, что связано с визуальной и креативной составляющей — баннеры, дизайн заглавных страниц, лендингов, видео и всю графическую маркетинговую составляющую.
В этом посте я расскажу про то, как мы используем возможности нейронных сетей, чтобы создавать рекламные материалы и не только.
Итак, про нейронки. Тема уже в целом не новая, но с каждым витком развития получает неплохой импульс в плане актуальности. Крупные компании стали объединять усилия в области генеративного дизайна — Shutterstock запартнёрились с DALL-E, и в будущем можно будет не тратить кучу времени, копаясь в огромном каталоге картинок, а просто взять и написать в поисковой строке нужный запрос. Сеть его обработает и нарисует для подходящую картинку. Если не очень подходящую — просто уточни запрос.
Читать...
MIDV-2020: как мы создали крупнейший датасет документов, удостоверяющих личность
В этой статье мы хотим рассказать как мы создали крупнейший на данный момент набор искусственно созданных документов с большим разнообразием типов документов, их содержания и условий съемки. Каждый из документов имеет уникальные (хоть и выдуманные) значения текстовых полей, уникальную подпись и уникальные искусственно созданные лица.
Читать...
🤖 Как создать прототип системы контроля доступа транспорта и людей на территорию? Практика с AI в облаке
⏰ Когда: 16 февраля, 17:00 MSK
📍 https://vk.company/ru/press/events/968/
На вебинаре разберем, как за 1 час создать прототип системы для автоматизации доступа людей и транспорта на территорию. Занятие пройдет с применением сервиса Vision от VK Cloud. Для того, чтобы выполнять задания, рекомендуем заранее подключить его в личном кабинете VK Cloud.
В программе:
▪️ Обзор инструментов и моделей в сервисе Vision от VK Cloud.
▪️ Практика с Vision: разработка системы контроля доступа транспорта и людей на территорию.
▪️ QA-сессия.
Спикер:
🔸 Димитрий Муштаков, Product Manager сервиса Vision в VK Cloud.
Зарегистрироваться бесплатно
Fukami. Ч.2.1. Как я наполнял контекст. С примерами
В этой статье я рассказываю подробнее о своем системном подходе в формировании контекста в Чате. Во второй половине статьи сделан детальный разбор некоторых интересных кейсов первой сессии работы с ChatGPT.
Приглашаю продолжить чтение моего дневника разработки...
Читать...
❓Что нужно знать для старта в Data Science?
👉 Приглашаем вас на вебинар: Легкий старт в Data Science.
На занятии мы разберем основы Машинного Обучения и поговорим о такой востребованной области, как Data Science.
📌 В результате занятия вы:
— Изучите основные подходы и принципы методов машинного обучения.
— Примените знания на практике — обучите свою первую ML-модель для решения задачи классификации.
👉 Для участия зарегистрируйтесь https://otus.pw/Hp8I/
❗ Это открытый урок, который пройдет в рамках курса «Machine Learning»» где вас ждут:
— Живые вебинары, на которых эксперты поделятся уникальным опытом и трендами в Machine Learning
— Решение реальных задач машинного обучения и групповой разбор заданий
— Создание своего портфолио из готового проекта и выполненных заданий
