uk
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD

Показати більше

📈 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 19 994 підписників, посідаючи 6 730 місце в категорії Технології та додатки та 33 728 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 994 підписників.

За останніми даними від 22 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -88, а за останні 24 години на -13, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.15%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.63% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 630 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 725 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
  • 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. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 23 червня, 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.

19 994
Підписники
-1324 години
-487 днів
-8830 день
Архів дописів
​​🗺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...