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 6 730 место в категории Технологии и приложения и 33 728 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 22 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -88, а за последние 24 часа — -13, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.15%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.63% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 630 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 725 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
  • 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 23 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
-1324 часа
-487 дней
-8830 день
Архив постов
​​🗺Опыт визуализации данных на геокарте В этой статье я хочу поделиться своим опытом решения задач, связанных с отображением данных на геокарте: как самим решением, так и инструментами, которые мы для этого использовали. Читать...

​​🧐Архитектура аналитической платформы Modus ч.2: BI В этой статье поговорим об общем устройстве BI-системы и подробнее остановимся на анатомии Modus BI. Читать...

​​Тотальная цифровизация – это про оптимизацию существующих бизнес-процессов и магию технологий. Канал российского ИТ гиганта Softline digital, где показывают, как технологии AI, ML, CV, IoT, Big Data, VR/AR работают в секторах промышленности, горной добыче, металлургии, нефтянке и др. Никаких фантазий и космических кораблей, только кейсы, за которыми стоят реальные проекты и пилоты у лидеров отрасли. С одним из них ты можешь познакомиться прямо сейчас: AIline: прогнозируем качество молока. Хочешь быть в команде, следи за новостями, выкладывают вакансии и всегда на связи. Заходи посмотреть, тонны инфы для тех, кто в теме цифровизации. Не прощаемся.

​​👾Предтеча ИИ и робототехники: автоматоны нашей эры и немного других механических устройств В этой статье мы расскажем об автоматонах, устройствах и протоандроидах, созданных в нашей эре до ХХ века. Читать...

​​🗣Клонирование голоса, замена лица по фото, удаления объектов в видео и все в одном open-source проекте Wunjo AI В этой статье я хочу поделиться с вами новостями об недавнем обновлении, рассказать какие появились новые функции в моем open-source проекте Wunjo AI v1.5. Читать...

​​🤓Reinforcment Learning: Google Recsim В этой статье поговорим про RL в ML с использованием Google RecSim. Читать...

​​🧑‍💻Как мы внедряем машинное обучение в продукты Positive Technologies В этой статье расскажем, как ML помогает автоматизировать действия специалистов по безопасности и детектировать кибератаки. Читать...

​​8 инструментов для аннотирования изображений в 2023 году В статье мы расскажем о лучших инструментах аннотирования, которые сделают этот процесс эффективным. Читать...

Как Яндекс создавал YandexGPT 2? Вчера на Practical ML Conf Яндекс рассказал об обновлении своей нейросети. В 67 процентах за
Как Яндекс создавал YandexGPT 2?  Вчера на Practical ML Conf Яндекс рассказал об обновлении своей нейросети. В 67 процентах запросов GPT дает более качественный ответ чем предыдущая версия. Обновленная нейросеть обучалась с помощью расширенной базы текстов, дополненной синтетическими данными — искусственно сгенерированными на основе реальной информации материалами. Теперь она может выполнить несколько условий в одном запросе, например: сократить, озаглавить, переформулировать. Кроме того, она лучше пишет код и генерирует идеи. Попробовать можно в навыке “Давай придумаем” в приложении Яндекса, на Станции Яндекса, на ya.ru

​​📝Автоматическая разметка данных В данной статье мы рассмотрим подход с автоматической разметкой. Читать...

​​🚘Машинное обучение для прогнозирования выхода из строя дизельных двигателей В этой статье я в деталях расскажу о бизнес‑контексте их использования в горной отрасли, о подходах к сбору данных и их анализу. Читать...

​​👾Codeium и StarCoder: нейросети с автодополнением кода В этой статьемы рассмотрим задачу генерации кода — LLMs for Code. Читать...

​​Как обучить нейросеть с помощью Python? Расскажет дата-сайентист из Альфа-банка Мария Жарова на бесплатном онлайн-практикуме 13-14 сентября в 17:00 мск. За 2 дня вы:  — узнаете как создать, а затем обучить нейросеть распознавать цифры по фотографии; — выполните практическое задание и получите обратную связь; — узнаете зарплатные ожидания и карьерные возможности в дата сайенс. За лучшее выполнение задания вас ждет подарок — доступ к тренажеру Power BI.  Записывайтесь на бесплатный практикум: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqvJUTeY Реклама ООО "Скилфэктори", ИНН 9702009530

​​9 сентября Сбер приглашает IT-специалистов поучаствовать в отборе: пройти все интервью, познакомиться с командой и, возможно, даже получить оффер. Какими задачами занимаются DS-специалисты крупнейшего банка страны? 👇 ✔️ Обучают все модели искусственного интеллекта: от классического ML до глубоких нейронных сетей. ✔️ Создают инновационные сервисы от систем принятия решений до компьютерного зрения и обработки естественного языка ✔️ Развивают блочное хранилище на Teradata и DataLake на Hadoop. ✔️ Работают на Python, Spark, SQL, Hadoop, GreenPlum. За год команда разрабатывает и внедряет более 200 моделей для отделений банка, приложений, колл-центра, банкоматов и так далее, поэтому работа точно будет интересной и разнообразной. Переходите по ссылке и регистрируйся на One Day Offer, чтобы получить оффер мечты! 💚

​​📊Архитектура аналитической платформы Modus: ETL В этой статье поговорим об архитектуре аналитической платформы и подробнее остановимся на том, как организована Modus ETL. Читать...

​​👾Надёжные сервисы на нейросетях, или почему восклицательные знаки лучше цифр В этой статье я на примере простого сервиса для маршрутизации заявок в техподдержку покажу свой подход к созданию сервисов на нейросетях, которые не страшно напрямую использовать для общения с клиентами или в других важных процессах. Читать...

​​Основные инструменты для работы в Data Engineering: введение для начинающих Data Engineer'ов В этой статье я рассмотрю основные возможности каждого из инструментов и предоставлю ссылки на материалы, где вы сможете изучить их более подробно. Читать...

​​🔥Шпаргалка по Seaborn. Делаем матрицы красивыми В этой статье мы разберем основные шаги, которые помогут сделать ваши матрицы стильными и продающими ваши результаты, используя лишь две основные библиотеки визуализации в Python - Seaborn и Matplotlib. Читать...