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 20 021 مشترک است و جایگاه 6 726 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 33 725 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 021 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 18 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -63 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -3 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.21% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.21% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 645 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 843 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 19 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.

20 021
مشترکین
-324 ساعت
-507 روز
-6330 روز
آرشیو پست ها
​​👨‍💻LLM-CodeSlim: Автоматическое сжатие и очистка кода для эффективного использования с LLM В этой статье автор расскажет о оптимизации исходного кода для использования с большими языковыми моделями, что может быть полезно для программистов и разработчиков, использующих LLM. Читать...

​​🤖OpenAI о новых моделях ИИ, которые умеют рассуждать В этой статье автор вы узнаете об ограничениях бета-версии, о том, как работает новая модель OpenAI, особенностях промптинга и других тонкостях. Читать...

​​🧐Мониторинг токсичного контента в AI продуктах В этой статье рассматривается процесс сбора данных, применение моделей машинного обучения (таких как distilbert и toxic bert) и метрики для оценки их эффективности. Читать...

​​👥Как мы строили сквозную аналитику и укрощали бизнес-требования В этой статье расскажу, как и почему мы решили внедрить сквозную аналитику в компанию, с какими сложностями столкнулись и как побеждали бизнес-требования. Читать...

Как получить офер в AI VK и Дзен для ML- и Backend-разработчиков С 16 по 20 сентября пройдёт Late Night Offer для ML- и Backe
Как получить офер в AI VK и Дзен для ML- и Backend-разработчиков С 16 по 20 сентября пройдёт Late Night Offer для ML- и Backend-разработчиков, где за два-три вечера вы можете получить офер от VK. Общайтесь с рекрутерами, выбирайте команды, проходите техсобеседования с тимлидами и финальные интервью. После успешного прохождения всех этапов вы можете получить офер в тот же день. Отклики принимаются до 15 сентября включительно. Откликнуться

​​😎Real-time-распознавание лиц: методы обучения быстрых и точных моделей для работы на мобильных девайсах В этой статье я расскажу про постановку задачи распознавания лиц, подходящие мобильные архитектуры, обучение распознаванию лиц на больших объемах данных и способы повысить точность маленькой архитектуры. Читать...

🎉МТС Web Services запустили подкаст PRO Данные — о больших данных в облаках! 🌟В первом выпуске гости обсудили облачные хран
🎉МТС Web Services запустили подкаст PRO Данные — о больших данных в облаках! 🌟В первом выпуске гости обсудили облачные хранилища, их возможности и зачем они нужны бизнесу. Участники: 🌟Крестина Андреева, руководитель центра Data MTС Web Services 🌟Антон Близгарев, директор по развитию облачных продуктов Arenadata 🌟Максим Ситников, ведущий выпуска 📊 Количество данных растёт экспоненциально: расширять физические системы становится очень дорого, локальное хранение перестаёт быть рентабельным. Размещение в облаке серьёзно удешевляет хранение и переносит затраты из капитальных в операционные. А ещё позволяет добиться нужной производительности и модернизировать хранилища on-prem, которые «так исторически сложились». 🎙 Другие плюсы хранения данных в облаке, тенденции развития индустрии и интересные инсайты — в подкасте! Смотрите и слушайте где удобно. 🎼VK видео 🎼Mave 🎼Строки 🎼Яндекс.Музыка 🎼Apple Podcasts Реклама. Информация о рекламодателе.

​​👤Большие и чёрные (ящики): что мы знаем о том, как «думают» нейросети? В этой статье мы попробуем разобраться: а как вообще учёные пытаются подойти к этому вопросу, насколько вероятен здесь успех, и что всё это означает для всех нас как для человечества. Читать...

​​👤Большие и чёрные (ящики): что мы знаем о том, как «думают» нейросети? В этой статье мы попробуем разобраться: а как вообще учёные пытаются подойти к этому вопросу, насколько вероятен здесь успех, и что всё это означает для всех нас как для человечества. Читать...

🎉МТС Web Services запустили подкаст PRO Данные — о больших данных в облаках! 🌟В первом выпуске гости обсудили облачные хранилища, их возможности и зачем они нужны бизнесу. Участники: 🌟Крестина Андреева, руководитель центра Data MTС Web Services 🌟Антон Близгарев, директор по развитию облачных продуктов Arenadata 🌟Максим Ситников, ведущий выпуска 📊 Количество данных растёт экспоненциально: расширять физические системы становится очень дорого, локальное хранение перестаёт быть рентабельным. Размещение в облаке серьёзно удешевляет хранение и переносит затраты из капитальных в операционные. А ещё позволяет добиться нужной производительности и модернизировать хранилища on-prem, которые «так исторически сложились». 🎙 Другие плюсы хранения данных в облаке, тенденции развития индустрии и интересные инсайты — в подкасте! Смотрите и слушайте где удобно. 🎼VK видео 🎼Mave 🎼Строки 🎼Яндекс.Музыка 🎼Apple Podcasts Реклама. Информация о рекламодателе.

⚡Хакатон IT INNO HACK Кейс №1: Record Linkage для данных о клиентах. Разработай алгоритмы и методы для решения задачи о нахождении и объединении записей, которые относятся к одному и тому же клиенту из разных информационных систем. Кейс №2: Система управления проектами. Создай высокопроизводительное приложение для управления проектами, которое будет включать в себя функционал для работы с задачами, пользователями и интеграции с внешними системами. 👨‍💻Кого мы ждём? Студентов, junior, middle разработчиков; ML-специалистов, NLP- специалистов; Frontend-разработчиков, Backend-разработчиков, Fullstack-разработчиков, разработчиков CRM-систем, DevOps-инженеров. 📆 Даты хакатона: 27 - 29 сентября 📌Формат: Онлайн 📍Дедлайн регистрации: 23:59 23 сентября 🏆Призовой фонд: 600.000 рублей Подробная информация и регистрация: https://tglink.io/4de4a98b8506

​​⚡️ML-подход к заблаговременному предотвращению оттока рекламодателей В этой статье мы опишем систему для заблаговременного предотвращения оттока рекламодателей, основанную на машинном обучении (ML, Machine Learning). Читать...

МТС Web Services представила новое направление на форуме Kazan Digital Week — ИИ-облако. Оно поможет компаниям ускорить внедрение искусственного интеллекта без инвестиций в собственное оборудование. В его основе находится инфраструктура с графическими ускорителями для обучения и работы с ИИ. На основе GPU компании смогут самостоятельно развернуть необходимое для работы с ИИ программное обеспечение, либо использовать «из коробки» уже готовые решения, доступные в ИИ-облаке. Например, ML-платформу – специализированное ПО, позволяющее автоматизировать процесс обучения моделей искусственного интеллекта, а также упрощающее их внедрение в бизнес-процессы компаний и последующую работу с ними. Также в рамках ИИ-облака будут доступны готовые к работе «из коробки» сервисы MTS AI. Такие как Cotype – большая языковая модель, созданная для работы с корпоративными данными, Audiogram - платформа синтеза и распознавания речи на основе нейронных сетей с возможностью управления интонацией, ударениями и другими параметрами и сервис речевой аналитики WordPulse.

​​🤓OneGen: эффективная однопроходная унифицированная генерация и извлечение для LLM Структура объединяет традиционно раздельные подходы к обучению для генерации и поиска, включая токены поиска, сгенерированные авторегрессионно. Это позволяет одному LLM обрабатывать обе задачи одновременно в едином прямом проходе. Мы проводим эксперименты с двумя различными типами составных задач, RAG и связыванием сущностей, чтобы проверить подключаемость, эффективность и результативность OneGen в обучении и выводе. Кроме того, наши результаты показывают, что интеграция генерации и поиска в одном контексте сохраняет генеративные возможности LLM, одновременно улучшая производительность поиска. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @DevspПодписаться

​​🤔Как давать нейросети задания, чтобы она вас понимала В этой статье поговорим о том, как взаимодействовать с искусственным интеллектом, чтобы он выдавал качественный результат. Читать...

Repost from Data Secrets
Розыгрыш Machine Learning футболок В честь запуска сайта с ML-вакансиями команда Data Secrets запускает розыгрыш 10 футболок
Розыгрыш Machine Learning футболок В честь запуска сайта с ML-вакансиями команда Data Secrets запускает розыгрыш 10 футболок для истинных любителей глубокого обучения. Это лимитированная линейка нашего бренда. Каждая футболка – целый альманах, на котором любой найдет любимую архитектуру. Гарантирует +100 очков к прохождению собеса или экзамена Для участия нужно всего лишь быть подписанным на два наших канала: @data_secrets и @data_secrets_career, – и нажать кнопку "Участвовать" под этим постом. Итоги подведем 18 сентября в 18:00. Желаем удачи!

​​🫥Как найти иголку в стоге сена? Или обзор Retrieval Algorithms В этой статье мы рассмотрим информацию о всех наиболее известных и применяемых алгоритмах поиска, с описаниями и материалами для более глубокого изучения. Читать...

​​🧐Обзор бенчмарков для тестирования LLM (больших языковых моделей) В этой статье мы рассмотрим подробный список самых популярных бенчмарков для оценки LLM. Читать...

Системный аналитик, присоединяйся к Сберу! 👌 Мы разрабатываем аналитическую платформу по управлению эффективностью организац
Системный аналитик, присоединяйся к Сберу! 👌 Мы разрабатываем аналитическую платформу по управлению эффективностью организации. Наша цель – создать «сердце» платформы: общие технологические сервисы для разработчиков и low/no-code инструменты, которыми будут пользоваться аналитики для реализации бизнес-логики. Чем предстоит заниматься ⤵️ 👉 сбором, детализацией, уточнением и согласованием требований 👉 проработкой и подготовкой типовых решений для использования общих сервисов 👉 разработкой технической документации для разработчиков 👉 контролем реализации требований на всех этапах жизненного цикла разработки. Читай подробности и откликайся на вакансию по ссылке 💁