Анализ данных (Data analysis)
رفتن به کانال در Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
نمایش بیشتر
📈 تحلیل کانال تلگرام Анализ данных (Data analysis)
کانال Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 51 975 مشترک است و جایگاه 2 565 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 11 790 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 51 975 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 10 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 581 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 36 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 11.33% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 8.46% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 5 887 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 4 394 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 236 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, контекст, openai, архитектура, deepseek تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 11 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.
51 975
مشترکین
+3624 ساعت
+427 روز
+58130 روز
آرشیو پست ها
NVIDIA только что выпустила NVEagle 🦅
Супер впечатляющая языковая модель vision language, которая доступна в версиях 7B, 13B и 13B, работает помощью кодеров MoE vision 💬
▪Репозитории моделей: https://huggingface.co/collections/merve/nveagle-66d0705108582d73bb235c26
▪Попробовать здесь: https://huggingface.co/spaces/NVEagle/Eagle-X5-13B-Chat
@data_analysis_ml
Diffusers 0.30 это 🔥
Модели видео: CogVideoX-5B и Latte. Также SparseCtrl и FreeNoise для расширения/ управления
Модели для генерации изображений: Flux, Aura Flow, Kolors, Lumina
Также стабильный звук
Наведение на нарушенное внимание
https://github.com/huggingface/diffusers/releases
@data_analysis_ml
Diffusers 0.30 это 🔥
Модели видео: CogVideoX-5B и Latte. Также SparseCtrl и FreeNoise для расширения/ управления
Модели для генерации изображений: Flux, Aura Flow, Kolors, Lumina
Также стабильный звук
Наведение на нарушенное внимание
https://github.com/huggingface/diffusers/releases
@data_analysis_ml
ТОП-профессия у работодателей сразу после айтишников — аналитик
Искусственный интеллект, большие данные, нейросети — самый сок технологий собрался в сфере аналитики и Data Science. При этом в профессию нередко идут бывшие «гуманитарии».
Разобраться в сфере, направлениях, рабочих задачах и даже написать свой первый SQL-запрос можно на бесплатном курсе Нетологии «Профессии в аналитике: что выбрать».
За 4 занятия вы узнаете:
- Как работает наука о данных — что такое Big Data, искусственный интеллект, машинное обучение.
- Какие инструменты используют аналитики, попробуете написать свой первый код.
- Какие задачи решают разные специалисты, разберёте примеры.
- Как стартовать в аналитике, даже с нуля.
Обо всём этом простым языком расскажут преподаватели со стажем. Начните учиться бесплатно — https://netolo.gy/dqfl
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5x1REY8
🎮 Diffusion Models Are Real-Time Game Engines
Google представляет GameNGen, первый игровой движок, полностью основанный на нейронном ренднринге, который позволяет взаимодействовать со сложным окружением в реальном времени с высоким качеством.
GameNGen может интерактивно моделировать классическую игру DOOM со скоростью более 20 кадров в секунду на одном TPU.
Предсказание следующего кадра достигает PSNR 29,4,
На тестах дюди почти не отличают короткие ролики игры от роликов симуляции.
GameNGen обучается в два этапа: (1) RL-агент учится играть в игру, и тренировочные сессии записываются, и (2) диффузионная модель обучается выдавать следующий кадр, основываясь на последовательности прошлых кадров и действий.
▪ статья: https://arxiv.org/abs/2408.14837
▪ страница проекта: https://gamengen.github.io
Станьте востребованным системным или бизнес-аналитиком в IT с нуля в 2024, так ещё и со скидкой 15%. Акция действует до конца Августа!
Прокачайте необходимые навыки на онлайн-курсе «Специализация системный аналитик и бизнес-аналитик» от OTUS.
Курс рассчитан на людей без опыта в IT и начинающих специалистов. Программа дает комплексные практические знания, которые позволят без труда найти достойный оффер и приступить к работе!
В конце обучения вас ждет практический интенсив, где под руководством опытного эксперта будет реализован полноценный проект, который можно включить в портфолио для будущего работодателя.
Оставьте заявку прямо сейчас и получите скидку 10% при покупке курса, а по промокоду sabaspec5 ещё 5%. Доступна рассрочка на обучение!
Оставить заявку: https://otus.pw/d1nO/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KD5rM
⚡️ Lazy Predict
Дата Саентисты обычно тратят много времени на тестирование множества моделей.
Lazy Predict позволяет быстро создавать прототипы и сравнивать несколько базовых моделей без написания большого количества кода или сложной настройки моделей.
pip install lazypredict
▪Github
@data_analysis_ml
Как увеличить производительность DBaaS в 10 раз?
Selectel запустил базы данных на выделенном облачном сервере — уникальный продукт, аналогов которому нет в России. Вы можете получите готовый к работе кластер облачных баз данных с изолированной на физическом уровне инфраструктурой. Новое решение позволит хранить и обрабатывать базы данных размером до 7 ТБ с производительностью до 1,5 млн IOPS.
Преимущества DBaaS на выделенном облачном сервере:
- Максимальная производительность. Увеличили производительность дисковой подсистемы DBaaS — до 1,5 млн IOPS, пропускную способность — до 7 000 МБ/с.
- Экономическая выгода. В зависимости от конфигурации стоимость нового решения до 47% ниже стандартного DBaaS-сервиса.
- Быстрый запуск. Не нужно самостоятельно подбирать железо, оптимизировать настройки и разворачивать CУБД.
- Безопасность. Изоляция базы данных на уровне физического сервера. Услуга соответствует закону 152-ФЗ (УЗ-1), приказу ФСТЭК № 21, PCI DSS, ISO 27001, 27017, 27018.
Разверните базу данных на выделенном облачном сервере: https://slc.tl/g3qe5
Реклама АО «Селектел». ИНН: 7810962785 Erid: 2VtzqxiGXUR
⚡️LayerPano3D - новый фреймворк для создания полноэкранной панорамной 3D-сцены из одного текстового запроса!
✨Проект: https://ys-imtech.github.io/projects/LayerPano3D/
✨Статья: https://arxiv.org/abs/2408.13252
✨Код: https://github.com/YS-IMTech/LayerPano3D
@data_analysis_ml
Встречаемся 14 сентября на Practical ML Conf в Москве и
онлайн!
Machine learning, проверенный практикой*
* Сгенерировано YandexGPT
Главная конференция Яндекса по ML для экспертов: качественные технические доклады от ключевых инженеров, максимум пользы и знаний о практическом применении.
Ключевые темы конференции:
CV / NLP / Speech / RecSys / MLOps / Data science
В числе спикеров:
– Степан Комков — Яндекс Поиск, старший разработчик службы синтеза речи;
– Дмитрий Антипов — Сбер, АБТ, тимлид разработки;
– Виктор Плошихин — Yandex Cloud, руководитель ML-лаборатории в Yandex Platform Engineering.
Во вдохновляющем футуристичном пространстве «Суперметалл» мы поговорим о кейсах, которые не найти в научных статьях, ведь когда они появятся — вы уже не сможете оказаться в числе визионеров.
Ждём вас, чтобы заглянуть в будущее вместе — офлайн и онлайн.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543
🖥 Главные достижения человечества за 500 лет — учёные собрали все самые значимые изобретения с 1500 года в потрясающей инфографике.
Здесь представлено буквально всё: от церковных колоколов до ChatGPT.
Залипнуть на этом интерактивном ресурсе в отличном качестве можно здесь: https://calculatingempires.net/
@data_analysis_ml
💪Вам нужен надёжный API!
👉Узнайте как создавать надежные API с проверкой параметров запроса и валидацией сложных данных на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Python Developer. Professional» - «FastAPI - валидация параметров запроса с помощью Pydantic»: регистрация
На бесплатном вебинаре мы:
- Рассмотрим, как FastAPI и Pydantic работают вместе для валидации данных;
- Научимся создавать и использовать Pydantic модели для валидации параметров запроса;
- Рассмотрим как валидировать сложные и вложенные структуры данных в запросах.
Занятие будет полезно Python разработчикам, которым необходимо создавать надежные API с проверкой параметров запроса и валидацией сложных данных.
🤝Понравится урок — продолжите обучение на курсе по спеццене и даже в рассрочку!
erid: LjN8K65FR
+1
🌟 ProLLM: бенчмарк на компетентность языковых моделей в программировании.
Разработчик и автор корпоративного code со-pilot Toqan и FinBERT pfgecnbk запустил публичный Leaderbord бенчмарка ProLLM, в котором языковые модели открытого и закрытого типа тестируются на выполнения различных задач в области программирования:
🟠сoding assistant, создание кода на 27 языках, включая R, ассемблер, haskell, delhi и ada;
🟠StackUnseen, вопросы и ответы из неопубликованных в датасетах данных Stack Overflow за последние 3 месяца;
🟠вызов функций, оценка способности LLM интерпретировать запросы и вызывать соответствующие функции с правильными параметрами;
🟠SQL Disambiguation (только на Португальском языке), оценка того, как тестируемая модель выявляет двусмысленность запроса SQL и определяет, когда требуется уточнение;
🟠извлечение сущностей (только на Польском языке), дает представление об общей эффективности извлечения сущностей и маркировки LLM на непопулярных языках.
Помимо узкоспециализированных тестов, бенчмарк выполняет несколько общих тестов: Q&A Assistant, Summarization и LLM as a Judge.
На сегодняшний день возможность самостоятельного тестирования моделей этим бенчмарком не реализована, но разработчики открыты для диалога в вопросе корпоративного применения своей системы оценки, с ними можно связаться через форму на сайте.
Toqan ProLLM Leaderboard
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #ML #Benchmark
🦧 Sapiens: новая SOTA ViTs для задач CV, связанных с обнаружением людей 🦧
Sapiens - семейство моделей для задач CV: оценки 2D-позы, сегментации частей тела, оценки глубины.
Модели поддерживают вывод данных в 1K hi-res. и очень легко адаптируются под конкретные задачи путем простого файнтюнига.
Модель предварительно обучена на более чем 300 миллионах изображений человека в естественных условиях. 💙
▪ HF: huggingface.co/papers/2408.12569
▪ Paper https://arxiv.org/pdf/2408.12569
▪ Код: github.com/facebookresearch/sapiens
@data_analysis_ml
+1
💾 LLM Datasets
В нем есть множество высококачественных наборов данных и инструментов для тонкой настройки, очистки, генерации и исследования данных.
Я молча поддерживал его в течение последних месяцев. Особая благодарность geronimi73, Bytes-Explorer и eclipse за их поддержку.
▪Githib
@data_analysis_ml
Хочешь работать с масштабными цифровыми продуктами? Учись обрабатывать большие данные
MLOps — все более популярный среди компаний способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня.
✅ Владение инструментами MLOps открывает новые карьерные горизонты специалистам ML, Data Scientist’ам и Software инженерам.
👉 Вырвись из однотипных задач на ML. Освой продвинутые подходы. Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе «MLOps» от OTUS по специальной цене.
Пройти тестирование и узнать подробности:
https://otus.pw/U4Kv/?erid=LjN8KZgEo
+1
🌟 Не так давно вышла новая версия AuraFlow — v0.2
Как вы помните, AuraFlow — это крупнейшая открытая text-to-image модель.
AuraFlow v0.2 была обучена с использованием большего количества вычислительных ресурсов по сравнению с предыдущей версией, AuraFlow v0.1.
AuraFlow v0.2 показывает передовые результаты на GenEval;
на данный момент модель находится в бета-версии.
🤗 Hugging Face
@data_analysis_ml
Сегодня анализ больших данных стал ключевым элементом для роста экономической эффективности крупных компаний, а также для современных вендоров, создающих инструменты Big Data.
На онлайн-дискуссии рассмотрим тему больших данных с двух сторон – бизнеса и тех, кто разрабатывает платформы для сбора и хранения больших данных. Эксперты T-Банка и Arenadata обсудят
🔹 Эволюционный путь развития работы с данными в российском бизнесе
🔹 Где аналитика больших данных дает для enterprise-бизнеса реальный экономический эффект?
🔹Технологический стек больших данных – что выбрать?
🔹Надо ли строить единое корпоративное хранилище данных?
🔹Перспективы искусственного интеллекта для бизнеса
🔹Требования к инфраструктуре для больших данных. On premise vs Облако
Спикеры
Дмитрий Зуев
ex-Руководитель отдела дата-инфраструктуры
Т-Банк
Андрей Жуков
Коммерческий директор
Arenadata
Ведущий
Сергей Зинкевич
Эксперт по облачным технологиям
🗓 27 августа | 17:00
Регистрация по ссылке>>
Реклама. ООО "ДЛИ" ИНН 9704006911
+3
⚡️ Microsoft Phi 3.5: Новые instruct модели.
Представлены модели:
Phi-3.5-mini-instruct: 3.82B параметров, 128K контекст, улучшено понимание кода, математические операции, на 5 пунктов подросло знание русского языка (по бенчмарку Multilangual MMLU):
🟢Демо
🟠GGUF-версии от 2-bit (1.32 Gb) до 32-bit (15/3GB)
🟠MLX-верcии для Mac
Phi-3.5-vision-instruct: 4.15B параметров, 128К контекст, улучшено описание графиков и таблиц, суммаризация по нескольким изображениям и видео, классификация художественных стилей по изображению:
🟢Демо
🟠MLX-верcии для Mac
Phi-3.5-MoE-instruct: 16x3.8B параметров, 6.6B активных параметров при использовании 2 агентов, 128К контекст, актуальность датасета обучения - октябрь 2023:
🟢Демо
🟠MLX-верcии для Mac
📌Лицензирование : MIT License
@data_analysis_ml
#AI #Phi #LLM #ML #Microsoft
Только программисты и учёные работают с Big Data.
Конечно, это миф. Бизнес-аналитики, маркетологи и дизайнеры обрабатывают массивы информации, чтобы автоматизировать процессы и принимать обоснованные решения.
Яндекс Практикум запустил курс «Python для анализа данных». Программа подойдёт, если вы начинающий аналитик, специалист из смежной профессии или новичок в IT.
За 3 месяца вы:
— научитесь анализировать данные с помощью Python,
— изучите основы машинного обучения,
— пополните портфолио новым проектом.
Более 50% обучения — практические задания. Вы научитесь собирать, сортировать, анализировать и визуализировать данные из различных источников. А в конце — получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении курса.
Первый модуль можно пройти уже сейчас — это бесплатно. Попробуйте, чтобы познакомиться с форматом и понять, подходит ли вам курс.
→ Начать обучение
