![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Больше![Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science | Machinelearning [ru]
Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 19 699 подписчиков, занимая 6 672 место в категории Технологии и приложения и 33 379 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 699 подписчиков.
Согласно последним данным от 31 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -102, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.84%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.63% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 544 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 913 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- 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.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 01 ноября, 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.
19 699
Подписчики
-124 часа
-37 дней
-10230 дней
Архив постов
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
⚙️ Claude, есть пробитие: взламываем самую защищенную модель
В статье показывают, как обойти фильтры модели Claude с помощью модифицированного метода внедрения системных директив, чтобы заставить её выполнять запрещённые инструкции
Читать...
+5
🤔 Кандидатогенерация в RecSys — это база. А что, если её просто выкинуть?
Именно так сделали инженеры Яндекс Лавки. Они пересобрали свой рекомендательный пайплайн и научились в рантайме скорить полный каталог даркстора.
Внутри детального разбора:
— Как удалось уложить скоринг нескольких тысяч SKU в дедлайн 300 мс.
— От каких ресурсоёмких фичей пришлось отказаться ради перфоманса.
— Как этот шаг повлиял на выручку и A/B тесты.
📊 Кейс для всех, кто любит хардкорную оптимизацию и не боится ломать каноны.
⚙️ Как я не дал ИИ сойти с ума: гайд по промптам и багам
В статье — почему нейросети галлюцинируют, примеры «дорогих» ошибок, и промпты для тех, кто работает с кодом, текстами и дизайном.
Читать...
Интелион Облако запускает розыгрыш 🎉
Главный приз – 3 сервера с А10 или А5000. Также разыгрываются приятные скидки.
Запусти нейросеть, рендер, LLM или сложные вычисления на топовом GPU за 1 рубль!
Как принять участие:
1. Зарегистрироваться на Intelion.cloud
2. Заполнить форму розыгрыша
3. Подписаться на ТГ канал
Итоги подведем 5 июля в прямом эфире в канале Artificial Intelion.
Не забудь поделиться с другом!
👩💻 Normalization of Numerical Data
Напишите функцию, которая принимает список чисел и нормализует его, преобразуя значения в диапазон от 0 до 1. Это полезно для подготовки данных перед обучением модели машинного обучения.
➡️ Функция работает следующим образом:
• Находит минимальное и максимальное значение в списке. • Вычисляет нормализованное значение для каждого элемента по формуле: normalized = (𝑥 − min) / max − min) • Возвращает новый список с нормализованными значениями.Решение задачи🔽
def normalize(data): min_val = min(data) max_val = max(data) # Избегаем деления на ноль, если все элементы равны if max_val == min_val: return [0.0] * len(data) return [(x - min_val) / (max_val - min_val) for x in data] # Примеры использования data = [10, 20, 30, 40, 50] print(normalize(data)) # Ожидаемый результат: [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]
⚙️ Генерация видео: Обзор интересных подходов | Text-2-video | Part 1
В статье разбирают основные методы генерации видео на основе текста (T2V): от адаптации T2I с AnimateDiff до новинок 2025 года вроде Wan2.1 и HunyuanVideo. Первая часть обзора
Читать...
🧠 Как ML помогает физикам искать новые частицы
В 2025 году российские ученые стали лауреатами Breakthrough Prize — престижной научной премии за фундаментальные открытия. Выпускники ШАДа Яндекса и специалисты НИУ ВШЭ применили машинное обучение для анализа данных с Большого адронного коллайдера.
📊 Кейс про то, как алгоритмы (CatBoost, генеративные модели и др.) работают на границе физики и Вселенной и использовались в исследованиях лауреатов
Читать
🔥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Не бойтесь потоков в Python, они не кусаются
• Рубрика: VPS на пределе возможностей. LLM на CPU с 12Gb RAM
• Предвзятость русскоязычных LLM: кого машина считает «обычным человеком»?
• Семантический веб: краткий обзор технологий и инструментов
• Инструмент обеспечения качества данных: от теории к практике
👩💻 Предсказание цены дома по площади
Напишите модель линейной регрессии, которая будет предсказывать цену дома на основе его площади в квадратных метрах.
Сгенерируйте искусственные данные, обучите модель и сделайте предсказание для нового значения.
Решение задачи🔽
import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # Генерация данных np.random.seed(0) area = np.random.randint(30, 150, size=100).reshape(-1, 1) # площадь от 30 до 150 м² price = area * 1000 + np.random.normal(0, 10000, size=area.shape) # цена с шумом # Обучение модели model = LinearRegression() model.fit(area, price) # Предсказание new_area = np.array([[100]]) predicted_price = model.predict(new_area) print(f"Ожидаемая цена дома 100 м²: {predicted_price[0][0]:,.0f}₽") # Визуализация plt.scatter(area, price, label='Данные') plt.plot(area, model.predict(area), color='red', label='Линейная модель') plt.xlabel('Площадь (м²)') plt.ylabel('Цена (₽)') plt.legend() plt.show()
👀 Часть 2: Vision Transformer (ViT) — Когда трансформеры научились видеть
Рассказываю, как Vision Transformer заменил свёртки на внимание, почему изображения теперь режут на патчи, и в каких случаях трансформеры действительно видят, а когда всё ещё слепы.
Читать...
💯 нейросетей для ЛЮБЫХ задач.
Составили шпаргалку с бесплатными нейросетями - тексты, кодинг, аудио, видео, дизайн, слив данных и много чего ещё.
✅ Подробности в закрепе
⚙️ Будущее ИИ — формальные грамматики
Разбираюсь, почему LLM иногда несут чушь: слишком много вариантов и мало правил. В статье покажу, как формальные грамматики помогают приручить этот хаос и научить модели мыслить структурно
Читать...
🧼 Почистить — значит улучшить
Устаревшие TODO, забытые константы, лишние зависимости — они не тормозят выполнение, но тормозят мышление.
👉 Совет: выделяй время на регулярную «гигиену проекта». Удаляй всё, что больше не используется. Не потому что надо — а потому что потом будет легче думать, читать и добавлять новое.
⚙️ Локальный чатбот без ограничений: гайд по LM Studio и открытым LLM
Ставлю себе локальный ИИ, чтобы не светить код в облаке. Подключаю LM Studio, балуюсь с системными промптами, прикручиваю бота к VS Code и проверяю, может ли он реально помогать в разработке
Читать...
⚙️ Я делал концепции зданий 12 лет, а потом пришла нейросеть
12 лет я придумывал здания сам, но теперь рядом сидит ИИ. Рассказываю, как нейросети ворвались в архитектуру: где реально ускоряют, а где только мешают и требуют «додумать за них»
Читать...
👩💻 Как работает модуль
os в Python для работы с файловой системой?
Модуль os в Python предоставляет инструменты для взаимодействия с операционной системой. С его помощью можно управлять файлами и директориями, получать информацию о системе и переменных окружения, а также выполнять системные команды. Этот модуль особенно полезен для кроссплатформенных сценариев.
➡️ Пример:
import os
# Получение текущей директории
current_dir = os.getcwd()
print('Текущая директория:', current_dir)
# Создание новой директории
os.mkdir('new_folder')
print('Создана директория new_folder')🗣 os позволяет удобно и кроссплатформенно работать с файловой системой, выполнять команды и настраивать окружение.
🤔 ИИ с человеческим лицом: какие ошибки повторяют модели и что с этим делать
В статье рассказывают, почему ИИ, как и люди, подвержен когнитивным искажениям: самоуверенность, предвзятость и шаблонное мышление — как это влияет на бизнес и технологии
Читать...
⚡ Эксклюзивный доступ к папке «AI & TECH & IT» - доступ к тому, о чем еще молчат!
🟠 Эксклюзивные инсайды: от инноваций в стартапах до тайных разработок корпоративных гигантов!
🟠 Новости раньше всех: эксклюзивные данные и глубокий анализ до их появления в медиа.
🟠 Превратите знания в действия: реальные идеи для вашего успеха и развития в сфере IT!
📎 Подпишитесь на «AI & TECH & IT» и будьте на шаг впереди прогресса!
👉 ПОДПИСАТЬСЯ СЕЙЧАС
⚙️ Есть ли у AMD перспективы в AI/ML/DL. Часть 1
В статье старший MLOps-инженер из Selectel рассказывает о сравнении документации AMD и NVIDIA в области AI/DL/ML: ожидания, реальность и погружение в хаос терминов
Читать...
Казань, пора выкатывать лето на прод
12 июля в вашем городе пройдет ИТ-фестиваль «Сезон кода» для опытных backend-разработчиков, аналитиков, QA-инженеров и других специалистов.
Группа Т-Технологий и спикеры из Т-Банка зовут обмениваться опытом и слушать доклады под открытым небом.
Будет 3 секции, где вы узнаете:
— Как клиентоориентированный код решает задачи пользователей и бизнеса.
— Как идеи становятся технологиями и упрощают работу инженеров.
— Какие приемы используются в backend-разработке и как устроены продукты группы Т-Технологий.
Кейсы, вдохновение и развлечения тоже будут. Успейте зарегистрироваться до 10 июля.
Зарегистрироваться
#реклама 16+
meetup.tbank.ru
О рекламодателе
