Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Data Science
Открыть в Telegram
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science
Канал Data Science (@datascienceiot) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 41 895 подписчиков, занимая 3 241 место в категории Технологии и приложения и 15 299 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 895 подписчиков.
Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -32, а за последние 24 часа — -12, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.85%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.90% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 709 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 213 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, агентов, api, октября, разработчиков.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“DS
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
@pythonlbooks-📚
@programming_books_it -📚
Реестр РКН: https://clck.ru/3...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 19 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.
41 895
Подписчики
-1224 часа
-157 дней
-3230 день
Архив постов
41 891
MIT's "Foundations of Reinforcement Learning & Interactive Decision Making"
PDF: arxiv.org/pdf/2312.16730
@datascienceiot
41 891
Repost from Machinelearning
📌Монография "Reinforcement Learning: An Overview"
Исчерпывающий материал по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), в котором подробно описываются различные модели среды, задачи оптимизации, исследуется определение компромисса между теорией и практической эксплуатаций RL.
Отдельно рассматриваются смежные темы: распределенное RL, иерархическое RL, обучение вне политики и VLM.
В работе представлен обзор алгоритмов RL:
🟢SARSA;
🟢Q-learning;
🟢REINFORCE;
🟢A2C;
🟢TRPO/PPO;
🟢DDPG;
🟢Soft actor-critic;
🟢MBRL.
Автор - Kevin Murphy, главный научный сотрудник и руководитель команды из 28 ресечеров и инженеров в Google Deepmind. Группа работает над генеративными моделями (диффузия и LLM), RL, робототехникой, байесовским выводом и другими темами.
Кевин опубликовал более 140 статей на рецензируемых конференциях и в журналах, а также 3 учебника по ML, опубликованных в 2012, 2022 и 2023 годах издательством MIT Press. (Книга 2012 года была удостоена премии ДеГроота как лучшая книга в области статистической науки).
🔜 Монография опубликована в открытом доступе 9 декабря 2024 года.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Book #RL
41 891
Российская наука на NeurIPS 2024
На международной конференции NeurIPS, которая стартовала 10 декабря в Ванкувере, ученые из AIRI (российский научно-исследовательский институт искусственного интеллекта) и Сбера представили рекордные 17 научных работ. В их числе исследования в области квантовой химии, оптимизации AI-алгоритмов и методов обучения больших моделей.
Как отметил Старший вице-президент Сбера, руководитель блока «Технологическое развитие» Андрей Белевцев — этот успех подчеркивает конкурентоспособность российской науки в области искусственного интеллекта на мировой арене.
@datascienceiot
41 891
Repost from Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
41 891
ML Advertising - это канал, где я рассказываю про мир рекламных бирж, платформ-вендоров и делаю боевые заметки с полей онлайн рекламы от лица ML инженера.
На канале вы найдете все необходимое для погружения в индустрию:
- Bid Landscape: оцениваем распределение ставок при покупке рекламных слотов
- Bidding Strategy: выбираем оптимальные стратегии ставок в RTB-аукционах с использованием многоруких бандитов и Deep RL
- LLM in Ad Tech: используем языковые модели для анализа контекста сайтов и таргетинга пользователей
- Traffic Shaping: фильтруем рекламные слоты для экономии расходов на инфру
Подборка постов
🤖 ML в AdTech
🚀 Как работает рекламная платформа
🔨 Аукционы в реальном времени
💵 Динамическое ценообразование
t.me/dsinsights - стоит подписаться!
41 891
🖥 t.me/haskell_tg - Haskell входит в число наиболее востребованных функциональных языков программирования.
В нашем новом канале, вы найдете множество уроков, книг и гайдов для погружения в этот мощный язык с нуля.
Отличная возможность не только выучить новый язык, но и возможность прокачать свои навыки программирования.
t.me/haskell_tg - стоит подписаться!
41 891
Welcome to Ollama's Prompt Engineering Interactive Tutorial
🔗 Github
@datascienceiot
41 891
Приглашаем тебя на крутое IT-мероприятие, посвящённое AI и передовым технологиям разработки рекомендательных систем.
Регистрируйся, и в день мероприятия мы пришлём тебе ссылку на трансляцию. Или приходи очно, если ты живёшь в одном из городов.
Где и когда?
👉 Нижний Новгород, 5 декабря
👉 Санкт-Петербург, 6 декабря
Тебя ждут крутейшие доклады, живая дискуссия и новые знания в сфере рекомендательных систем.
Количество мест ограничено — успей занять своё и прикоснуться к миру рекомендательных систем! 😉
41 891
📚 Deep Learning with Python Develop Deep Learning Models on Theano and TensorFLow Using Keras by Jason Brownlee
🔗 Book
@datascienceiot
41 891
С 11 по 13 декабря состоится конференция AI Journey, посвященная применению искусственного интеллекта во всех сферах жизни
В преддверии знакового события Сбер провел соревнование по искусственному интеллекту AIJ Contest 2024, участниками стали эксперты из 23 стран мира, в том числе и россияне. Призовой фонд составил 8,5 млн руб.
Работа шла по нескольким направлениям, наиболее актуальным в сфере AI-технологий:
🔷 Разработка модели для работы с видео, аудио и текстом: мультимодальность предполагала анализ содержимого на предмет понимания, особенный упор шел на эмоциональное наполнение
🔷 Создание агентов, которые успешно могут взаимодействовать в условиях социальных дилемм, конкуренции и кооперации
🔷 Разработка системы управления мобильным манипулятором по языковым инструкциям, где участники должны были показать навыки как в работе с LLM, так и в робототехнике.
🔷 Создание AI-ассистента на базе LLM модели GigaChat, который может определять потребности пользователя на основе диалога.
Вскоре будут подведены итоги соревнований, победителей назовут и наградят в ходе конференции AI Journey.
@datascienceiot
41 891
📚 Open Notebook
Реализация Notebook LM с открытым исходным кодом, обладающая большей гибкостью.
🔗 Github
@datascienceiot
41 891
💡 Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты»: стартуем на поиски инноваций!
Погружайся в кейсы от «Норникеля» и решай задачу по одному из трех треков: от анализа данных до автоматизации, от экологического мониторинга до создания алгоритмов, которые могут изменить правила игры в индустрии.
Когда: 6 - 8 декабря.
Формат: онлайн.
Призовой фонд: 1 500 000 рублей.
🧑💻 Разработчики, аналитики, инженеры и любители новаторских решений смогут применить свои знания, чтобы придумать решения для реальных задач в промышленности.
Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты» — это отличный шанс показать свои идеи, повлиять на промышленность и найти новых единомышленников.
Если нет команды — поможем её собрать!
➡️ Успей зарегистрироваться до 2 декабря, 23:59 МСК по ссылке.
