ru
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

Data Science | Machinelearning [ru]

Открыть в 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

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science | Machinelearning [ru]

Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 19 994 подписчиков, занимая 6 722 место в категории Технологии и приложения и 33 703 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 994 подписчиков.

Согласно последним данным от 21 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -75, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.29%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.70% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 658 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 740 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
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

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 22 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

19 994
Подписчики
-324 часа
-367 дней
-7530 день
Архив постов
​​🛠Сетевой мультитул для ИТ и ИБ специалистов: zero-skill создание Telegram чат-бота с помощью ChatGPT В этой статье я расскажу о своем опыте создания при помощи нейросетей Telegram чат-бота, полезного для сетевых инженеров и администраторов. Читать...

​​🤖Дообучение saiga2_7b_lora В данном руководстве расскажу и покажу вам, как дообучить 7-миллиардную модель под свои задачи. Читать...

Приглашаем на главное BI-событие декабря — Yandex DataLens Festival! В этом году будет ещё интереснее! Вас ждут 2 недели поле
Приглашаем на главное BI-событие декабря — Yandex DataLens Festival! В этом году будет ещё интереснее! Вас ждут 2 недели полезного контента от экспертов: ⭐️ Yandex Cloud. Как построить аналитику в облаке ⭐️ MAXIMUM Education. Как переезд с Power BI расширил число пользователей аналитики ⭐️ Ренессанс Страхование. Как построить систему знаний и обучения BI ⭐️ CARCADE. Как организовать работу 1000 пользователей BI в финсекторе ⭐️ YCLIENTS. Как анализировать работу команды разработки ⭐️ Reveal the Data aka Роман Бунин. Сколько живёт дашборд и как увеличить время его жизни Помимо этого, ведущие разработчики DataLens и YTsaurus поделятся рецептами, как готовить опенсорс, а именно: 🛠 как развернуть у себя 🛠 как кастомизировать UI 🛠 как настроить базовую аутентификацию 🛠 как интегрировать с YTsaurus Будет много нетворкинга — разберём вопросы на Q&A-сессии и пообщаемся вживую на афтерпати. Ну и какой фестиваль без конкурсов и сюрпризов 🎁 Участие бесплатное, нужно только ➡️ зарегистрироваться

​​🖥Делим неделимое в Kubernetes: шеринг GPU с помощью MIG и TimeSlicing В этой статье посмотрим, как применять технологии шеринга в Kubernetes, а также разработаем прототип автомасштабируемой инференс-платформы. Читать...

SQL теперь в телеграм! SQL — главный язык программирования баз данных. Базы данных есть везде: от маленького интернет-магазин
SQL теперь в телеграм! SQL — главный язык программирования баз данных. Базы данных есть везде: от маленького интернет-магазина до социальной сети. Sql будет легко выучить, если подписаться на официальный русскоязычный канал. Это первоисточник всего, что появляется в платных курсах и остальных ресурсах. Стоит подписаться!

​​👾Что эффективнее — усложнять модель или увеличивать количество данных? В этой статье автор расскажет как определить, что объём данных достаточен, и где лежат границы между большим и маленьким объёмом данных. Читать...

​​🌳Деревья ltree в PostgreSQL – простым языком В этой статье я расскажу об иерархических деревьях ltree в PostgreSQL. Читать...

​​👋Распознавание русского жестового языка: распознаём до 3+ жестов в секунду на обычном ПК без видеокарты В этой статье я расскажу, как и зачем мы создавали модель распознавания русского жестового языка и покажу, что из этого получилось. Читать...

​​🗣Большие языковые модели (LLM) в задачах В этой статье на практических примерах рассмотрим какие задачи из коробки могут решать современные большие языковые модели (large language models, LLM). Читать...

​​💪Как мы запустили сервис вопросов и ответов, получили много хейта, а потом внедрили ML и ускорили процессы в разы В этой статье я поделюсь с вами историей о том, как мы размечали данные, искали баланс между порогом вероятности и охватом вопросов, обучали и дообучали модель, а также расскажу об итогах нашей работы. Читать...

​​🚀ClickHouse: Передовой инструмент для оперативной обработки данных В данной статье мы подробно рассмотрим что представляет собой разработка ClickHouse, а также как организации используют ее для хранения и обработки данных. Читать...

​​👾Генеративная «уловка-22», или Почему ИИ плохо отличает сгенерированные тексты от написанных человеком В этой статье мы разберём, почему инструменты определения сгенерированных текстов так неточны и можно ли с этим что-нибудь сделать. Читать...

​​Всё о Machine Learning на YaTalks 2023: доклады топовых экспертов Ждём вас на конференции YaTalks 2023 — крупнейшем мероприятии Яндекса для IT-сообщества. Более 100 экспертов индустрии соберутся, чтобы поделиться кейсами и идеями, которыми можно вдохновиться. Выступления будут 5 и 6 декабря: офлайн — в Москве и Белграде, онлайн — в любой точке мира. Вот что обсудим в первый день в треке Machine Learning ↓ «Ускоритель в масштабе планеты: как инженеры управляют временем» — доклад о технологиях, которые увеличили скорость целых городов и стран, и о том, что происходит уже сейчас и ждёт нас в будущем. Алексей Гусаков, технический директор, Яндекс Поиск «Практические аспекты обучения диффузионных моделей на примере YandexART» — про процесс обучения генеративных картиночных диффузионных моделей от а до я. Сергей Овчаренко, руководитель группы нейросетевых технологий компьютерного зрения, Яндекс Поиск «Сильный ИИ — миф или уже реальность?» — что сейчас умеют LLM, с чем ещё, кроме текстов, умеют работать и как они могут помочь в создании сверхсильной интеллектуальной машины. Андрей Кузнецов, руководитель научной группы FusionBrain, AIRI Вас ждут не только доклады, но и нетворкинг, лайвкодинг, Random Coffee с коллегами, карьерные консультации и живые встречи с топовыми экспертами. Регистрируйтесь по ссылке на один из дней и приходите ↓ Зарегистрироваться Реклама. ООО "Яндекс". erid: 2VtzqxJFN5W

​​🤖Модельный риск: как увеличить эффективность работы ML моделей в большой компании В этой статье расскажем о том, как можно сделать машинное обучение в компании более эффективным, какие бывают риски у ML моделей и как на них реагировать, а также делимся своим опытом, как мы построили систему по модельному риску в X5 Tech – компании с сотнями ML моделей в production. Читать...

​​🧐Обучение с подкреплением: 10 вариантов применения В этой статье мы с вами рассмотрим некоторые из реальных применений обучения с подкреплением. Читать...

​​👾ChatGPT плохо отвечает на «простые вопросы». Как это починить? В этой статье я расскажу о нашей последней работе — Multilingual Triple Match — системе для поиска ответов на фактологические вопросы, которая по своей точности обходит даже ChatGPT. Читать...

​​🧠OpenAI GPTs: пошаговое руководство для создания с практическими примерами, ACTIONS и внешние API В этой статье я расскажу как создавать кастомные GPTs под конкретные задачи и приведу примеры практических реализаций. Читать...

​​Хотите разобраться в языковых моделях? Учитесь у профессионалов и получайте знания из первых рук — на интенсиве GPT Week Школы анализа данных Яндекса!   Эксперты ШАДа, разрабатывающие YandexGPT, подготовили насыщенную 5-дневную программу. Вы узнаете, как запустить генеративную модель на ограниченных ресурсах, какие вызовы есть в сборе гигантских датасетов и в чём особенности предобучения и alignment. Каждый участник сможет задать вопросы спикерам, а также познакомиться с устройством YandexGPT — от деталей создания до сложных инженерных аспектов.  Что ещё нужно знать? Интенсив пройдёт онлайн с 27 ноября по 1 декабря. Участие бесплатное, но потребуется регистрация. Записаться и посмотреть программу можно на сайте. Реклама. ООО «Яндекс», ИНН 7736207543.

​​🚀Как оптимизировать процесс привлечения клиентов B2B с помощью методов Продвинутой Аналитики В этой статье мы поделимся примером первого практического применения Продвинутой Аналитики в процессах стратегического бизнес-планирования численности ресурсов Сети для привлечения клиентов Юридических Лиц. Читать...

​​Trino: как перехать с Vertica, и как устроен его оптимизатор запросов? Расскажут эксперты компаний Avito и CedrusData на онлайн-митапе при поддержке JUG Ru Group. 🗓 24 ноября в 18:00 (МСК, GMT+3) В программе:Дмитрий Рейман — «Как пересесть на Trino после Vertica» Реальный кейс Авито по переводу аналитической платформы с Vertica на Trino с сохранением UX конечных пользователей.  ✔ Владимир Озеров — «Архитектура и проблемы оптимизатора Trino» Посмотрим, какие особенности архитектуры позволяют Trino быть эффективным. Где он неэффективен и какие улучшения возможны. ➡️ Регистрация на Timepad. Ссылку на трансляцию отправят вам за 1 час до начала митапа. Реклама. ООО "КВЕРИФАЙ ЛАБС"