Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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 19 984 подписчиков, занимая 6 706 место в категории Технологии и приложения и 33 686 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 984 подписчиков.
Согласно последним данным от 25 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -75, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.47%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.67% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 492 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 733 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
- 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 26 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.
19 984
Подписчики
-824 часа
-457 дней
-7530 день
Архив постов
Об экшн-трансформере как следующем этапе развития модели трансформер и не только
В последний год многие интересующиеся технологиями искусственного интеллекта замерли в ожидании и следят за развитием интересного стартапа. Он собирается предложить миру новый способ взаимодействия с компьютером и радикально усовершенствовать этот процесс…
Читать...
Генеративный ИИ и его будущее
В конце прошлого года на крупнейших IT-ресурсах появились десятки статей о ChatGPT, которого назвали чат-ботом нового поколения. Но наш обзор посвящен не конкретным продуктам, а тем технологиям, которые позволяют создавать подобные проекты, и их перспективам.
Главной задачей генеративного ИИ является создание нового контента на основе алгоритмов машинного обучения. И это не только текст, но также изображения, музыка и даже видео. 2022 год можно с полным правом назвать прорывным в этом отношении.
Читать...
Нейросеть имитирует работу мозга — накапливает знания, анализирует и делает выводы. Сегодня алгоритмы находят злокачественные опухоли, рисуют картины под стать мастерам, пишут стихи.
Это интригует и немного пугает. Чтобы не бояться неизвестного, нужно разобраться, как это работает: приходите на бесплатный онлайн-интенсив от SkillFactory и обучите свою первую нейросеть. Лучший способ узнать новое — попробовать на практике и получить личный опыт.
За 3 дня вы:
— познакомитесь с профессией Data Scientist;
— узнаете, чем отличается машинное обучение от глубокого;
— поймете базовый синтаксис Python для анализа данных и создания нейронной сети;
— построите алгоритм для распознавания рукописных цифр по фотографии.
Старт интенсива — 27 февраля в 20:00 мск.
Получите первый опыт в Data Science: https://go.skillfactory.ru/8Gx1yw
Методы и способы построения нейросетевого ПО. Что надо знать, если вы решили профессионально разрабатывать ИНС. Часть 1
Научная группа из Московского Энергетического Института провела исследование о наиболее распространённых методах и способах построения нейросетевого программного обеспечения. В данной цикле статей мы расскажем какие знания о нейросетях нужно иметь, если вы решили профессионально разрабатывать нейросети.
Читать...
Друзья, ищете работу? Есть вариант!
Принёс горячие вакансии от Alfa Digital — цифрового подразделения Альфа-Банка 🔥
Нужны:
— Data Science риск-менеджер
— Python Developer Big Data
— Team Lead Data Lake Platform
Подробнее узнать о них и отозваться можно в канале Alfa Digital, тут настоящий карьерный хаб для разработчиков и других IT-специалистов: интервью, рассказы о командах, кейсы, анонсы хакатонов и митапов, вакансии, карьерные советы и даже мемы.
Стоит подписаться 🅰️
Сколько стоит содержать виртуальную девушку? Создаем подругу, записывающую кружочки в Telegram, с помощью 4 нейросетей
Не так давно в интернете появилась душещипательная история, как пользователь hackdaddy8000 сперва создал виртуальную девушку, а затем усыпил ее. Моральный и мемный аспект этого события обсуждали в комментариях под новостями.
Поговорим о технической стороне. Как повторить этот шедевр и можно ли обойтись без сервисов OpenAI, которые сложно оплатить в России? И главное — сколько придется инвестировать в виртуальную подругу.
Читать...
Работать там, где живешь, а не жить там, где работаешь?
Да, и мы в Тинькофф поддерживаем такой формат работы. Поэтому открыли свои центры разработки не только в Москве, но и еще в 24 городах России, Беларуси, Армении и Казахстана.
Для нашей команды эти распределенные IT-хабы — возможность выбирать комфортный город для работы. Не переезжать в столицу, чтобы делать флагманские продукты, а создавать их там, где удобно. Или не оставаться на одном месте, а свободно перемещаться между офисами — встречаться и работать с коллегами по всей стране!
Посмотреть открытые вакансии в наши центры разработки и оставить резюме можно на этой странице: https://l.tinkoff.ru/tinkoff-2023-tcr
О трёх существенных недостатках известных алгоритмов обучения с подкреплением (и о том, как их устранить)
Уже несколько десятилетий существуют такие алгоритмы машинного обучения с подкреплением, как Q-learning и REINFORCE. До сих пор часто применяется их классическая реализация. К сожалению, эти алгоритмы не лишены фундаментальных недостатков, значительно усложняющих обучение хорошей политике. Рассмотрим три основных недостатка классических алгоритмов обучения с подкреплением, а также решения, направленные на их преодоление.
Читать...
7 способов улучшения датасетов медицинских снимков для машинного обучения
Качество датасета медицинских снимков (как и датасетов изображений в любой другой области) напрямую влияет на точность модели машинного обучения.
В секторе здравоохранения это ещё более важно, ведь качество крупных массивов данных медицинских снимков для диагностического и медицинского AI (искусственного интеллекта) или моделей глубокого обучения может стать для пациентов вопросом жизни и смерти.
Как знают команды клинических исследователей, сложность, форматы и слои информации в медицине больше и затейливее, чем в немедицинских изображениях и видео. Отсюда и берётся необходимость в алгоритмах искусственного интеллекта, машинного обучения (ML) и глубокого обучения с целью понимания, интерпретации и обучения на аннотированных массивах данных медицинских снимков.
В этой статье мы расскажем о сложностях создания обучающих массивов данных из медицинских снимков и видео (особенно в сфере радиологии), а также поделимся рекомендациями по созданию обучающих массивов данных высочайшего качества.
Читать...
20 уроков, которые я вынес из 20 лет работы программистом
Приобретенный за последние двадцать лет опыт сформировал мои взгляды на разработку и привел меня к некоторым выводам — я попытался скомпоновать их в удобоваримый список, в котором вы, надеюсь, найдете что-то ценное для себя.
https://habr.com/en/company/productivity_inside/blog/717108/
Автоэнкодеры для удаления шумов с изображений
Все глубже погружаясь в машинное и глубокое обучение меня очень заинтересовала тема автоэнкодеров, особенно с точки зрения удаления шумов. Поиски различной интересующей меня информации дали свои результаты, но, к сожалению, почти везде работа автоэнкодеров рассматривается на примере очень популярного набора данныx MNIST. Коллекция изображений данного набора имеет размер 28х28, данные разделены на наборы для обучения и тестирования. Однако, хотелось бы увидеть как работают автоэнкодеры на практике на более реальных изображениях. И прежде, чем приступать к практике, давайте сначала немного вспомним, что из себя представляют автоэнкодеры.
Читать...
Кроссовки с машинным обучением. Как стартап хочет сделать революцию в ходьбе
Стартап Shift Robotics из Питтсбурга изобрел «обувь», которая позволяет ходить на 250% быстрее. При этом человек не затрачивает никакой дополнительной энергии. Такая пара кроссовок стоит 1400 долларов. Дороже любых Yeezy's в разы. Но зато — в буквальном смысле самая быстрая обувь в мире, которая способна превратить вас в Майкла Джексона на максималках. Ну и вживую это выглядит, конечно, очень круто.
Читать...
Автор библиотеки, от которой зависит половина веб-сайтов, сидит без денег
Если кратко, автор пакета core-js Денис Пушкарев (zloirock), от которого зависит огромное количество других js-пакетов, за много лет развития core-js не получал почти ничего, при этом ему регулярно прилетал хейт если его библиотека работал плохо, плюс в 20-м году он сел в тюрьму из-за ДТП (по его словам, на дорогу прямо перед его мотоциклом выбежали пьяные люди, впрочем, по правилам виноват был он), через несколько месяцев освободили досрочно, денег нет, получить донаты из-за рубежа затруднительно из-за санкций, американские СМИ "были разочарованы, что он не русский хакер, который вмешивается в американские выборы", в общем, денег нет, поддержки нет, развивать пакет дальше он не может, если кто-то не начнет его спонсировать.
На мой взгляд, это глобальная проблема в ИТ, как в мире, так и в России - вся ИТ-инфраструктура зависит от open source библиотек, авторам которых зачастую никто не платит, зато все предъявляют к ним претензии.
С этим надо что-то делать. Если авторы перестанут развивать эти библиотеки, или же переведут из на проприетарную лицензию, весь интернет может сломаться.
Читать...
VK приглашает на Weekend Offer ML- и мобильных разработчиков
Специалистов ждут в командах Дзена, Почты Mail.ru, Антиспама и Маруси.
Мобильных разработчиков ждут только в команде Дзена, а в ML Дзена также ищут Java-разработчиков.
Вас ждет детальное знакомство с тимлидами: они подробно расскажут о задачах, которые вам предстоит решать. индивидуальные технические онлайн-собеседования и финальное собеседование, на котором вы сможете пообщаться с понравившимися командами и получить ответы на оставшиеся вопросы. Оставляйте отклики до 16 февраля по ссылке ниже: HR с вами свяжутся и назначат слот на выходные (18–19 февраля).
Откликнуться
Что нужно знать нашим ML-сотрудникам
Недавно в комментариях к одному из постов в Варим ML меня спросили, какие навыки и знания нужны, чтобы у нас работать. Вопрос на самом деле очень важный - без правильного ответа невозможно нормально выстроить процессы найма и развития сотрудников. Можно быстро набросать дефолтный список - питончик, ML/DL, докер, и на этом закончить, но я решил зарыться в вопрос пообстоятельнее. Конечно, существуют самые разные родмапы, но лично мне они кажутся излишне общими, а я захотел поразмышлять именно про те скиллы, которые необходимы для работы в Цельсе, а главное про их необходимый уровень.
Читать...
Войны ИИ: Google против Microsoft. Как Google вчистую проигрывает одному ChatGPT
Microsoft, Google, Baidu и другие вовсю работают над тем, чтобы первыми создать бота, который сможет отвечать на все ваши вопросы. Битва идет не на жизнь, а на смерть. И пока что в ней выигрывает Microsoft. Всё потому, что в 2019 году она инвестировала в OpenAI, конкурента тогда гораздо более известной DeepMind. Это уже оказалось одной из их лучших инвестиций. В сумме они потратили всего $10 млрд, а их главный конкурент из-за этого на днях потерял $100 млрд капитализации, пытаясь представить публике что-то хотя бы отдаленно похожее.
Читать...
28 февраля в NewProLab стартует 5-недельная онлайн-программа Spark Scala for Data Engineering 5.0
Программа подойдет дата-инженерам, разработчикам и дата сайентистам.
Что входит в программу:
✅ 11 занятий в прямом эфире с преподавателями-практиками.
✅ 5 инструментов – помимо Apache Spark вы поработаете с Kafka, Elasticsearch, Cassandra, PostgreSQL, HDFS.
✅ 5 лаб – каждую неделю вы будете решать задачи с использованием реальных датасетов и на основе кейсов из реальной жизни.
Подробности по ссылке
Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод devsp, по которому вы получите скидку 20% при покупке программы до 20 февраля.
Пишем прототип программы для обучения английскому языку с помощью OpenAI API
Хочу описать процесс создания приложения, которое работает с OpenAI API. Идея приложения возникла из потребности улучшить мой английский язык. Как говорится, если у вас есть молоток, то все проблемы выглядят как гвозди. Так как я программист, я решил написать Искусственный Интеллект, который будет заменять учителя английского языка.
Читать...
