اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science
رفتن به کانال در Telegram
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science
کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 895 مشترک است و جایگاه 3 241 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 15 299 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 895 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 18 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -32 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -12 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.85% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.90% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 709 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 213 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, агентов, api, октября, разработчиков تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“DS
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
@pythonlbooks-📚
@programming_books_it -📚
Реестр РКН: https://clck.ru/3...”
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.
41 895
مشترکین
-1224 ساعت
-157 روز
-3230 روز
آرشیو پست ها
41 891
MIT's "Foundations of Reinforcement Learning & Interactive Decision Making"
PDF: arxiv.org/pdf/2312.16730
@datascienceiot
41 891
Repost from Machinelearning
📌Монография "Reinforcement Learning: An Overview"
Исчерпывающий материал по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), в котором подробно описываются различные модели среды, задачи оптимизации, исследуется определение компромисса между теорией и практической эксплуатаций RL.
Отдельно рассматриваются смежные темы: распределенное RL, иерархическое RL, обучение вне политики и VLM.
В работе представлен обзор алгоритмов RL:
🟢SARSA;
🟢Q-learning;
🟢REINFORCE;
🟢A2C;
🟢TRPO/PPO;
🟢DDPG;
🟢Soft actor-critic;
🟢MBRL.
Автор - Kevin Murphy, главный научный сотрудник и руководитель команды из 28 ресечеров и инженеров в Google Deepmind. Группа работает над генеративными моделями (диффузия и LLM), RL, робототехникой, байесовским выводом и другими темами.
Кевин опубликовал более 140 статей на рецензируемых конференциях и в журналах, а также 3 учебника по ML, опубликованных в 2012, 2022 и 2023 годах издательством MIT Press. (Книга 2012 года была удостоена премии ДеГроота как лучшая книга в области статистической науки).
🔜 Монография опубликована в открытом доступе 9 декабря 2024 года.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Book #RL
41 891
Российская наука на NeurIPS 2024
На международной конференции NeurIPS, которая стартовала 10 декабря в Ванкувере, ученые из AIRI (российский научно-исследовательский институт искусственного интеллекта) и Сбера представили рекордные 17 научных работ. В их числе исследования в области квантовой химии, оптимизации AI-алгоритмов и методов обучения больших моделей.
Как отметил Старший вице-президент Сбера, руководитель блока «Технологическое развитие» Андрей Белевцев — этот успех подчеркивает конкурентоспособность российской науки в области искусственного интеллекта на мировой арене.
@datascienceiot
41 891
Repost from Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
41 891
ML Advertising - это канал, где я рассказываю про мир рекламных бирж, платформ-вендоров и делаю боевые заметки с полей онлайн рекламы от лица ML инженера.
На канале вы найдете все необходимое для погружения в индустрию:
- Bid Landscape: оцениваем распределение ставок при покупке рекламных слотов
- Bidding Strategy: выбираем оптимальные стратегии ставок в RTB-аукционах с использованием многоруких бандитов и Deep RL
- LLM in Ad Tech: используем языковые модели для анализа контекста сайтов и таргетинга пользователей
- Traffic Shaping: фильтруем рекламные слоты для экономии расходов на инфру
Подборка постов
🤖 ML в AdTech
🚀 Как работает рекламная платформа
🔨 Аукционы в реальном времени
💵 Динамическое ценообразование
t.me/dsinsights - стоит подписаться!
41 891
🖥 t.me/haskell_tg - Haskell входит в число наиболее востребованных функциональных языков программирования.
В нашем новом канале, вы найдете множество уроков, книг и гайдов для погружения в этот мощный язык с нуля.
Отличная возможность не только выучить новый язык, но и возможность прокачать свои навыки программирования.
t.me/haskell_tg - стоит подписаться!
41 891
Welcome to Ollama's Prompt Engineering Interactive Tutorial
🔗 Github
@datascienceiot
41 891
Приглашаем тебя на крутое IT-мероприятие, посвящённое AI и передовым технологиям разработки рекомендательных систем.
Регистрируйся, и в день мероприятия мы пришлём тебе ссылку на трансляцию. Или приходи очно, если ты живёшь в одном из городов.
Где и когда?
👉 Нижний Новгород, 5 декабря
👉 Санкт-Петербург, 6 декабря
Тебя ждут крутейшие доклады, живая дискуссия и новые знания в сфере рекомендательных систем.
Количество мест ограничено — успей занять своё и прикоснуться к миру рекомендательных систем! 😉
41 891
📚 Deep Learning with Python Develop Deep Learning Models on Theano and TensorFLow Using Keras by Jason Brownlee
🔗 Book
@datascienceiot
41 891
С 11 по 13 декабря состоится конференция AI Journey, посвященная применению искусственного интеллекта во всех сферах жизни
В преддверии знакового события Сбер провел соревнование по искусственному интеллекту AIJ Contest 2024, участниками стали эксперты из 23 стран мира, в том числе и россияне. Призовой фонд составил 8,5 млн руб.
Работа шла по нескольким направлениям, наиболее актуальным в сфере AI-технологий:
🔷 Разработка модели для работы с видео, аудио и текстом: мультимодальность предполагала анализ содержимого на предмет понимания, особенный упор шел на эмоциональное наполнение
🔷 Создание агентов, которые успешно могут взаимодействовать в условиях социальных дилемм, конкуренции и кооперации
🔷 Разработка системы управления мобильным манипулятором по языковым инструкциям, где участники должны были показать навыки как в работе с LLM, так и в робототехнике.
🔷 Создание AI-ассистента на базе LLM модели GigaChat, который может определять потребности пользователя на основе диалога.
Вскоре будут подведены итоги соревнований, победителей назовут и наградят в ходе конференции AI Journey.
@datascienceiot
41 891
📚 Open Notebook
Реализация Notebook LM с открытым исходным кодом, обладающая большей гибкостью.
🔗 Github
@datascienceiot
41 891
💡 Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты»: стартуем на поиски инноваций!
Погружайся в кейсы от «Норникеля» и решай задачу по одному из трех треков: от анализа данных до автоматизации, от экологического мониторинга до создания алгоритмов, которые могут изменить правила игры в индустрии.
Когда: 6 - 8 декабря.
Формат: онлайн.
Призовой фонд: 1 500 000 рублей.
🧑💻 Разработчики, аналитики, инженеры и любители новаторских решений смогут применить свои знания, чтобы придумать решения для реальных задач в промышленности.
Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты» — это отличный шанс показать свои идеи, повлиять на промышленность и найти новых единомышленников.
Если нет команды — поможем её собрать!
➡️ Успей зарегистрироваться до 2 декабря, 23:59 МСК по ссылке.
