![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]
Відкрити 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
Показати більше![Сітка: 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}
📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science | Machinelearning [ru]
Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 19 676 підписників, посідаючи 6 664 місце в категорії Технології та додатки та 33 344 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 676 підписників.
За останніми даними від 06 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -96, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.57%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.51% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 489 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 888 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 07 листопада, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
19 676
Підписники
-424 години
-247 днів
-9630 днів
Архів дописів
![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}
Совмещайте очную магистратуру и работу комфортно
Яндекс Практикум и РАНХиГС заканчивают набор на онлайн-программу «Data Science в экономике»:
— учёба полностью онлайн, включая сессии;
— очное обучение с дипломом РАНХиГС и всеми льготами;
— фундаментальные знания от Института ЭМИТ РАНХиГС, который находится на 5-м месте в рейтинге SuperJob по уровню зарплат выпускников;
— практический опыт экспертов Яндекса.
Оплатить учёбу можно разными способами: всю сумму сразу, по семестрам или с помощью госкредита — тогда ежемесячный платёж составит от 500 ₽, а государство погасит часть кредита за вас.
→ Узнать подробности и подать заявку
Реклама. ООО «Яндекс». ИНН 7736207543
😀 Эмоциональный синтез в Алисе: как устроен
В этой статье вы узнаете, как команда Яндекса работала над обновлением Алисы в части выражения эмоций. Для этого в Алису внедрили технологию эмоционального синтеза, позволяющую ассистенту голосом выражать широкий диапазон эмоций. Такая обновленная Алиса пока живет только в Станции Лайт 2, а позже появится и на других умных устройствах.
Читать...
🚀Оптимизация запросов к нейросетям: стратегии и советы
В этой статье мы рассмотрим, как оптимизировать запросы, чтобы извлечь максимум из взаимодействия с нейросетями, особенно с моделями языковых нейросетей (LLM) таких как ChatGPT, а также мы обсудим, какие параметры учитывать при создании промптов, как задавать вопросы и использовать контекст, чтобы получать ответы, соответствующие вашим нуждам.
Читать...
❓Базы данных не справляются с нагрузкой? Ищете способы улучшить их производительность и надежность?
Ждем вас на открытом вебинаре «Кластерные возможности MongoDB» 21 августа в 20:00 мск, где мы разберём:
- варианты репликации MongoDB для надежного хранения данных;
- как шардировать кластер MongoDB для эффективного распределения нагрузки;
- как выбрать ключ шардирования для оптимальной работы.
Урок будет полезен разработчикам, администраторам баз данных и DevOps-инженерам.
Спикер Николай Лапшин — опытный разработчик, архитектор, тимлид, ментор и преподаватель.
Встречаемся в преддверии старта курса «Базы данных». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/8k0t/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
😎Введение в MLflow
В этом руководстве мы посмотрим, как организовать эксперименты и запуски, оптимизировать гиперпараметры с помощью optuna, сравнивать модели и выбирать лучшие параметры, а также рассмотрим логирование моделей, использование их в разных форматах, упаковку проекта в MLproject и установку удаленного Tracking Server MLflow.
Читать...
🤩DeepSeek-Prover-V1.5: использование обратной связи помощника по доказательствам для обучения с подкреплением и поиска по дереву Монте-Карло
Языковая модель с открытым исходным кодом, разработанную для доказательства теорем в Lean 4, которая улучшает DeepSeek-Prover-V1 за счет оптимизации как процессов обучения, так и вывода.
Предварительно обученная на DeepSeekMath-Base со специализацией на формальных математических языках, модель проходит контролируемую тонкую настройку с использованием улучшенного набора данных для формального доказательства теорем, полученного из DeepSeek-Prover-V1.
Дальнейшее уточнение достигается за счет обучения с подкреплением с обратной связью помощника по доказательству (RLPAF).
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Вебинар «От сырых данных до готового AI-сервиса за 10 минут»
30 августа в 17:00 будем разбирать и выполнять тестовое задание ML-инженера в BigTech.
На собеседованиях в ИТ часто встречаются задания в стиле «описать путь от модели в локальном Jupyter-ноутбуке до готового сервиса, к которому можно обращаться по API».
На вебинаре поговорим о способах решения подобных задач и о том, как сделать из любой ML-модели готовый сервис. Дополнительно разберем основные принципы и инструменты MLOps.
Вебинар будет полезен ML и MLOps-инженерам, Data Scientists, DevOps- и Data-инженерам, менеджерам технических продуктов.
Программа
🔹 Создаем готовый ML API в Jupyter-ноутбуке.
🔹 Проводим версионирование модели, разбираем возможности и функции MLflow.
🔹 Налаживаем жизненный цикл модели.
🔹 Организовываем хранение ML-артефактов и пространство для командной работы над библиотекой моделей для разных задач.
Регистрируйтесь на вебинар — мы пришлем ссылку на трансляцию в день мероприятия, а после вышлем запись.
Зарегистрироваться бесплатно
🔍OpenResearcher: использование ИИ для ускоренных научных исследований
Инновационная платформа, которая использует методы искусственного интеллекта (ИИ) для ускорения процесса исследования, отвечая на разнообразные вопросы исследователей.
Он создан на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG) для интеграции больших языковых моделей (LLM) с актуальными знаниями, специфичными для предметной области.
OpenResearcher позволяет исследователям экономить время и повышать свой потенциал для открытия новых идей и осуществления научных прорывов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🔥 Прикладная независимая конференция по data science
Организаторы HighLoad++ делают первую офлайн конференцию AiConf 2024. И это не просто конференция, а площадка для обмена опытом, общения и профессионального роста для Data Scientist, ML инженеров.
➡️ Среди тем конференции:
- Работа со звуком
- Компьютерное зрение и генерация изображений
- Обработка естественного языка
- Рекомендательные системы и поиск
- Умные механизмы
- Дискуссии на тему "ML будущего"
- Оптимизация использования железа
➡️ На AiConf 2024 вас ждут:
-Более 700 участников
- Доклады от Эмели Драль, Олега Бартунова, Алексея Голомедова
- Свежие доклады от лидеров рынка Ozon, Яндекса, Huawei, а также из реального сектора
- Рассказы о кейсах и технологиях, которые можно сразу применить в своих проектах. Всё свежее, из первых рук
— Неформальное общение на afterparty
❗️Кстати, ребята в своем телеграм-канале (https://t.me/UseDataConfChannel) делают розыгрыш офлайн-билета, приглашаем поучаствовать.
До встречи на AiConf 2024!
Встречаемся 14 сентября на Practical ML Conf в Москве и онлайн!
Machine learning, проверенный практикой*
* Сгенерировано YandexGPT
Главная конференция Яндекса по ML для экспертов: качественные технические доклады от ключевых инженеров, максимум пользы и знаний о практическом применении.
Ключевые темы конференции:
CV / NLP / Speech / RecSys / MLOps / Data science
В числе спикеров:
– Степан Комков — Яндекс Поиск, старший разработчик службы синтеза речи;
– Дмитрий Антипов — Сбер, АБТ, тимлид разработки;
– Виктор Плошихин — Yandex Cloud, руководитель ML-лаборатории в Yandex Platform Engineering.
Во вдохновляющем футуристичном пространстве «Суперметалл» мы поговорим о кейсах, которые не найти в научных статьях, ведь когда они появятся — вы уже не сможете оказаться в числе визионеров.
Ждём вас, чтобы заглянуть в будущее вместе — офлайн и онлайн.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
🧐InfinityMATH: масштабируемый набор данных для настройки инструкций в программных математических рассуждениях
Конвейер построения делает акцент на разделении чисел от математических задач для синтеза независимых от чисел программ, что обеспечивает эффективное и гибкое масштабирование при минимизации зависимости от конкретных числовых значений.
Эксперименты по тонкой настройке с открытым исходным кодом языковых и кодовых моделей, таких как Llama2 и CodeLlama, демонстрируют практические преимущества InfinityMATH.
Эти тонко настроенные модели показали значительные относительные улучшения как в области, так и вне области бенчмарков, в среднем от 184,7% до 514,3%.
Кроме того, эти модели продемонстрировали высокую надежность на тестах GSM8K+ и MATH+, которые являются улучшенной версией тестовых наборов с простыми вариациями чисел.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
⚡️Рекурсивный отбор признаков. Динамический шаг в танце feature selection
В статье рассматривается выбор оптимального шага при рекурсивном отборе признаков (RFE), а также предлагаются три подхода: фиксированный шаг, динамический шаг, зависящий от количества признаков, и динамический шаг, основанный на значимости признаков.
Читать...
Как подготовить данные без пропусков, дубликатов и некорректных значений?
Расскажем как предварительно обработать сырые данные на открытом уроке «Подготовка данных в Pandas»
🔹Последовательно рассмотрим этапы обработки пропусков, дубликатов и поиск аномалий.
✅ Практика: Чистка данных при помощи библиотеки PandasУрок приурочен курсу «Machine Learning» от Otus. По окончанию обучение получите диплом государственного образца. 👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/7xOF/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🤖UniT: унифицированное тактильное представление для обучения роботов
Новый подход к обучению тактильному представлению, использующий VQVAE для изучения компактного скрытого пространства и служащий тактильным представлением.
Он использует тактильные изображения, полученные от одного простого объекта, для обучения представлению с возможностью переноса и обобщения.
Эффективность UniT в обучении политике продемонстрирована на трех реальных задачах, включающих разнообразные манипулируемые объекты и сложные взаимодействия робота-объекта-среды.
Благодаря обширным экспериментам UniT показал себя простым в обучении, подключаемым и работающим, но широко эффективным методом обучения тактильному представлению.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
