ru
Feedback

Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @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 19 654 подписчиков, занимая 6 681 место в категории Технологии и приложения и 33 391 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 654 подписчиков.

Согласно последним данным от 10 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -113, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.53%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.48% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 479 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 881 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. 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 11 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.

19 654
Подписчики
-524 часа
-287 дней
-11330 дней
Архив постов
​​📷Как нейросеть достопримечательности на фотокарточках распознавала В этой статье поговорим о том, как можно подойти к задаче распознавания достопримечательностей, используя нейросети и совсем чуть-чуть собственных догадок по этому поводу. Читать...

​​🤔Как появляются ресурсы для запуска проектов на базе машинного обучения В этой статье мы расскажем, откуда еще берутся ресурсы для запуска сложных моделей, как ИИ и облачные вычисления переплетаются между собой. Читать...

​​🧑‍💻Hadoop в любой непонятной ситуации. Как выжить кластеру в большой ML команде В этой статье поговорим о том, какие сложности могут возникать при работе с кластером Hadoop и какие есть методы для их решения. Читать...

​​Приходите подтягивать математику для собеседований на аналитика и специалиста по DS. На курсе Практикума — упор на практику: ◾️симулятор собеседований, ◾️больше 1000 практических задач, ◾️разбор теории на бизнес-кейсах. А ещё — учебник для людей, где мы объясняем сложное простым языком. → Начните с бесплатного вводного урока

​​👾Простая нейронная сеть без библиотек и матриц. Эволюционный алгоритм В этой статье поговорим про эволюционный/генетический алгоритм и заставим нейросеть балансировать мячи. Читать...

Дарим на Новый Год большой набор книг по Data Science Если кто не знал – Дед Мороз существует и обитает в нашей редакции. В ч
+5
Дарим на Новый Год большой набор книг по Data Science Если кто не знал – Дед Мороз существует и обитает в нашей редакции. В честь праздника он выбрал 6 самых крутых книг по ML и DS и подарит их каждому из 5 счастливчиков, которых выберет бот. Для участия нужно подписаться на наши каналы @data_secrets и @xor_journal — и нажать сюда ➡️ «Участвовать». Итоги розыгрыша вы найдете 15 декабря в 19:00 в канале Data Secrets. С наступающим!

​​🦉Все, что нужно знать для разработки с использованием LLM В этой статье автор объяснить ключевые технологии, необходимые для начала разработки приложений на основе LLM. Читать...

​​💪GigaChat и русский жестовый язык В этой статье я расскажу о том, как моя команда Vision RnD разработала серию моделей SignFlow, обеспечивающих перевод жестового языка на русский и американский английский в реальном времени. Читать...

​​🧠Как мы обучили нейросеть создавать «разумные» протоколы совещаний В данной статье расскажем, как применили нейросетевые технологии для абстрактивной суммаризации, требующей минимальной доработки человеком. Читать...

​​🗓Использование Workalendar для определения календарных дней В этой статье решим задачу расчёта отклонений с помощью различных инструментов, в том числе с помощью библиотеки Workalendar, покажем преимущества её использования по сравнению с другими подходами и продемонстрируем доступный функционал. Читать...

​​😎Потоковая обработка данных с помощью Kafka Streams: архитектура и ключевые концепции В этой статье мы рассмотрим основные компоненты Kafka Streams и теоретические аспекты их использования. Читать...

​​👣Airflow в Kubernetes. Часть 2 В этой статье мы рассмотрим синхронизацию списка DAG с удаленным репозиторием, сохранение логов Worker, и настройку доступа из внешней сети для Webserver. Читать...

​​🏦Внутренние данные: топливо успеха в банковской индустрии, или Тайны загрузки данных, формирующих будущее инноваций В этой статье расскажем как их искать, зачем и куда подключать, как они могут быть полезны и какую подготовительную работу мы проводим, прежде чем подключить. Читать...

​​👤Лексикографический симплекс-метод В этой статье мы рассмотрим решение задачи линейного программирование симлекс-методом и лексикографическим симлекс-методом на Python. Читать...

Салют, GigaChat! Речевые технологии и большие языковые модели. Приглашаем ML-разработчиков и Data Science-специалистов на вст
Салют, GigaChat! Речевые технологии и большие языковые модели. Приглашаем ML-разработчиков и Data Science-специалистов на встречу с командами разработки продакшен GigaChat и речевых технологий. 📍 Онлайн / Офлайн в Москве 🗓 4 декабря в 18:00 (МСК, GMT+3) В программе: ✔ Григорий Лелейтнер — «Что мы улучшили в процессе pre-training LLM» ✔ Эмиль Шакиров и Никита Сидоров — «Наш путь в процессе Alignment для совершенства моделей глубокого обучения» ✔ Александр Максименко — «Speech-only Pre-training: обучение универсального аудиоэнкодера» ✔ Григорий Федоров — «Intended Query Detection: распознаем только нужные запросы» ✔ Гриша Стерлинг — «Как мы заставили модель синтеза речи 2023 года говорить лучше модели 2018 года» Участвуйте в дискуссиях с другими участниками митапа и задавайте вопросы спикерам во время докладов. Количество мест в офлайне ограничено. Для участия необходимо зарегистрироваться на сайте. Реклама. ПАО Сбербанк. ИНН 7707083893.

​​🛠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...