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 19 996 підписників, посідаючи 6 718 місце в категорії Технології та додатки та 33 709 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 996 підписників.

За останніми даними від 23 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -85, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.98%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.64% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 596 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 728 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 24 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.

19 996
Підписники
Немає даних24 години
-417 днів
-8530 день
Архів дописів
​​📱CDC (Сбор измененных данных): раскрытие и примеры возможностей интеграции данных в режиме реального времени В этой статье мы углубимся в концепцию CDC, изучим ее преимущества и продемонстрируем примеры ее применения. Читать...

​​Вебинар  «AI Cloud: облачные вычисления с помощью GPU» от ITGLOBAL.COM  Когда: 18 июля 2023 в 12:00 МСК Что в 2023 году дает конкурентное преимущество и форсирует развитие бизнеса? Искусственный интеллект, машинное обучение и сложные вычисления. Они упрощают внутренние процессы компании и улучшают качество сервиса для клиентов. Но для внедрения в бизнес-процессы сложных ИИ-алгоритмов необходима подходящая платформа. GPU-серверы (серверы с графическими видеокартам) — это место для сложных технологичных задач, таких как: -тренировка алгоритмов глубокого обучения; -разработка ПО для ускорения вычислений инфраструктуры;  -сложная аналитика; -высокопроизводительные вычисления; -3D-моделирование. Эксперты ITGLOBAL.COM расскажут, как использование GPU выводит на новый уровень мощности облачных технологий и упрощают жизнь дизайнерам и разработчикам. Спикеры ITGLOBAL.COM Алина Жигалова, директор по развитию сервисов Илья Борняков, заместитель исполнительного директора по технологическому развитию Зарегистрироваться на вебинар

​​🤖ChatGPT и сингулярность. Как искусственный интеллект переписывает будущее В этой статье автор рассмотрит как ChatGPT меняет наш подход к общению, его преимущества и некоторые опасения, возникающие в связи с использованием ИИ в повседневной жизни. Читать...

​​🧐Декларирование ML-пайплайнов: организация экспериментов В этой статье автор расскажет как можно решить вопрос управления и отслеживания изменений в процессе разработки. Читать...

​​Поступайте на магистерскую программу по вычислительной биологии и биоинформатике от BIOCAD и Питерской Вышки  Кому подойдет программа?  Студентам, которые хотят решать интересные и сложные задачи из области вычислительной биологии на стыке программирования, анализа данных и современной биоинформатики.  Предусмотрено 5 бюджетных мест и до 10 коммерческих мест, обучение на которых финансирует BIOCAD.  Успейте подать документы до 25 июля! Подробнее о магистратуре по ссылке.   Вступайте в чат программы, чтобы задать свои вопросы: https://t.me/+FBZgiwqWziwwMjQy  Реклама. АО «БИОКАД». ИНН 5024048000. erid: 2Vtzqxh1KYY

​​🤔Как использовать метод Дэвида-Скина для агрегации разметки. Разбираем по шагам В этой статье автор рассмотрит базовую модель, которую можно использовать для оценки классов независимых примеров. Читать...

​​🚀Генерируй, дискриминируй. Как мы ускорили доменную адаптацию GAN для генерации лиц в пять тысяч раз В этой статье автор расскажет как устроена архитектура генератора StyleGAN2, и как адаптировать предобученную StyleGAN2 на разные домены. Читать...

​​Аналитики данных — настоящие супергерои и занимают 1 место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке труда до 2025 года (по данным Всемирного экономического форума). Как стать таким нужным специалистом? Приходите на бесплатный интенсив 18-19 июля, на котором вы: — погрузитесь в рабочие будни аналитика  — узнаете о направлениях в аналитике и решите, какое подходит вам — научитесь работать в Google Sheets как аналитик данных А еще — поработаете руками, решите реальные бизнес-задачи и получите фидбэк от эксперта. За лучшее решение домашнего задания - мини-курс по аналитическому мышлению в подарок. Регистрируйтесь БЕСПЛАТНО: https://go.skillfactory.ru/I6h9wA Реклама ООО "Скилфэктори"

​​👾Семантическая сегментация на основе архитектуры U-Net и определение расстояния между объектами В этой статье автор расскажет как сделать отдельную модель сематической сегментации, причем написать вручную нейросеть и обучить на своих данных. Читать...

​​🤖Почему ChatGPT нас (полностью) не заменит В этой статье мы порассуждаем на тему того, почему труд человека останется актуальным. Читать...

​​🤔Разработка — всё? Действительно ли нас всех заменят роботы В этой статье автор расскажет как инженер может применять No Code и нейросети в работе и жизни. Читать...

​​🧐Обнаружение границ с использованием градиентов В этой статье мы рассмотрим, как найти границы между двумя объектами или двумя частями объекта на изображении с помощью OpenCV. Читать...

​​👾Первые шаги в импульсных нейронных сетях В этой статье автор напишет простую импульсную нейронную сеть, используя NumPy и Pandas, для классической задачи машинного обучения с использованием кодирования рецептивными полями. Читать...

​​🤔Kaggle — практическое изучение Big Data. Что это за платформа, и как она работает В этой статье автор расскажет о том, как всё это работает, в каких соревнованиях можно участвовать и какие вообще возможности предоставляет платформа участникам. Читать...

​​🚀Фигуры Matplotlib и стиль Cyberpunk: несколько строк кода — и готова красивая фигура В этой статье автор рассказывает, как загрузить Matplotlib, настроить, и где его можно применять. Читать...

​​🤔Применение метода взаимной информации в медицинских задачах классификации многомерных временных рядов В данной статье автор расскажет про часть задачи, касающуюся применения полной взаимной информации, как меры ассоциации между несколькими случайными величинами. Читать...

​​👩‍🎓  Заканчивается приём заявок на 12 программ магистратуры Сколтеха: Фотоника и квантовые материалы, Прикладная вычислительная механика, Энергетические системы, весь список тут. - Доступ к высокотехнологичным лабораториям и уникальному оборудованию - Профессора с мировым именем - Широкие возможности: карьера в ведущих компаниях, наука или свой стартап Не упустите шанс учиться в университете, который входит в ТОП-100 лучших молодых университетов мира по версии Nature Index. 📅 10 июля — последний дедлайн конкурсного отбора в магистратуру Сколтеха. Познакомиться подробнее с программами и начать процесс поступления можно по ссылке.

​​👤Тестирование ML-моделей. От «пробирки» до мониторинга боевых данных Из этой статьи вы узнаете, почему важно проводить «лабораторные испытания» ML-моделей, и зачем в тестировании наработок «ученых по данным» должны участвовать эксперты из предметной области, а также — как выглядят тесты после того, как модель покинула датасайнтистскую лабораторию. Читать...

​​😵‍💫YandexGPT в Браузере: как мы учили модель суммаризировать статьи В этой статье автор расскажет через что пришлось пройти команде, чтобы модель начала делать то, что от неё ожидают. Читать...

​​🔥Одна из самых популярных нейросетей - Stable diffusion, которая позволяет генерировать изображения на основании текстового запроса. Результаты ее работы удивляют и потрясают пользователей.                                       Предлагаем разобраться в ее устройстве со стороны специалиста по компьютерному зрению на открытом уроке 12 июля в 20:00 мск.                                                                                 На встрече вы узнаете принципы построения диффузионных моделей, как устроена модель Stable Diffusion, и какие задачи можно решать с ее помощью Вебинар «Диффузионные модели. Stable diffusion и все-все-все» пройдет в рамках онлайн-курса «Компьютерное зрение» в OTUS. 📌В результате урока вы: - Изучите принцип работы и математические аспекты диффузионных моделей - Поймете, как устроены основные блоки модели Stable Diffusion - Получите понимание для каких задач можно использовать модель Stable Diffusion - Узнаете возможное дальнейшее развитие диффузионных моделей 👉Для участия зарегистрируйтесь https://otus.pw/3r3x/ Урок будет полезен: — Специалистам в области Computer Vision, NLP и ML-инженерам — Тимлидам data science команд — Тем, кто интересуется современными архитектурами в DL Не упустите возможность протестировать курс! Продолжить обучение на нем возможно в рассрочку. Нативная интеграция подробная информация о продукте на сайте www.otus.ru