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 19 984 підписників, посідаючи 6 706 місце в категорії Технології та додатки та 33 686 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 984 підписників.

За останніми даними від 25 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -75, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.47%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.67% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 492 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 733 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
  • 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 26 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.

19 984
Підписники
-824 години
-457 днів
-7530 день
Архів дописів
​​Генерируем музыку с помощью Stable Diffusion Многие уже слышали, а может и пробовали модель Stable Diffusion для генерации картинок из текста. Но знаете ли вы, как с помощью той же модели можно генерировать аудио? Читать...

​​Как пользоваться Midjourney. Руководство по генерации изображений на русском языке. Midjourney — это независимая исследовательская лаборатория, изучающая новые способы мышления и расширяющая творческие способности человечества. Читать...

​​Что индустрия AI и ML подарила нам в уходящем году?  Наливайте какао с зефирками и подключайтесь к встрече, где команды Cloud, SberDevices и Sber AI подведут итоги года в сфере ML-deep-tech разработок.  📆 22 декабря в 11:00 на вебинаре «Трансформеры для генерации контента в ML Space: итоги года и тренды 2023» обсудим:  ✅ state-of-the-art инструменты для оценки больших базовых моделей в 2022 году и тенденции на 2023; ✅ как ученые и разработчики объединяют усилия, чтобы обеспечить самые крутые результаты работы моделей; ✅ на десерт — обзор всего самого мощного, что за год появилось на витрине AI Services и DataHub и способы применить это на практике.  Ждем всех неравнодушных к AI и ML — дата-сайентистов, ML-инженеров, ИТ-директоров, разработчиков и продактов. Зарегистрироваться на вебинар

​​Графы в Python: введение и знакомство с лучшими библиотеками В этой статье я расскажу вам о наиболее полезных библиотеках Python, которые использовал для сетевого/графового анализа, визуализации и машинного обучения. Читать...

​​Удаляем фон у фото используя CoreML В рамках данной статьи я хотел бы рассказать, с чем мне пришлось столкнуться, и как я реализовал вырезание заднего фона у фотографий в приложении на iOS. Читать...

​​Causal Random Forest для оценки гетерогенного эффекта воздействия и его визуализация В данной публикации рассмотрю расчет CATE посредством «причинных» случайных лесов с помощью библиотеки EconML, а также визуализацию результатов посредством библиотеки SHAP в Python. Читать...

​​Трекинг без разметки или как следить за тысячами пузырьков на производстве Сегодня поговорим об алгоритмах компьютерного зрения, обработке видеопотока и подходах к трекингу без разметки (unsupervised tracking). Методичка будет полезна как опытным специалистам, перед которыми стоит подобная задача, так и начинающим энтузиастам. В этой статье вы найдете: — описание домена данных и технологического процесса флотации; — подход к cегментации множества подобных объектов; — существующие методы трекинга без разметки; — подход к одновременному сопровождению множества подобных объектов; — сравнение качества работы алгоритмов, полезный python-код и демонстрации! Читать...

IT-специалист не привязан ни к месту, ни к одному работодателю, поэтому кажется, нет разницы, работать неофициально или в качестве самозанятого. При этом статус самозанятого позволяет оформлять отношения с крупными клиентами и официально получать оплаты.  • Регистрируйтесь самозанятым через бесплатный сервис «Своё дело» в приложении СберБанк Онлайн — том самом приложении, где вы привыкли делать переводы друзьям. • Там же в приложении у вас появится возможность оформлять чеки онлайн (вручную или автоматически). • Вы получите полезные сервисы за 0 ₽ для ведения своего дела, например, онлайн-запись и учёт клиентов, консультацию юриста и другие. Узнать больше про «Своё дело» Реклама. Рекламодатель. ПАО Сбербанк. Генеральная лицензия ЦБ РФ №1481

​​Применение нейросетей для сжатия данных при интерактивной визуализации Одна из самых приятных вещей в жизни разработчика архитектуры ПО и технологического эксперта Intel — возможность наблюдать за фантастическими достижениями Центров передового опыта (CoE) OneAPI по всему миру. Недавно лаборатория UC Davis Visualization & Interface Design Innovation (VIDI) Lab поделилась опытом применения глубокого обучения в создании интерактивной визуализации для науки. Читать...

​​Dirty cat для категориальных переменных, или почему простых методов кодирования может быть недостаточно Рассмотрим те минусы ohe, которые напрямую связаны с кодированием категориальных переменных. Читать...

​​🎄 В честь Нового года мы устраиваем распродажу на все курсы от Proglib.academy. ➡️ Скидка 50% действует до 31 декабря, выбирай курсы по ссылке: https://proglib.io/w/3b1436aa 👉🏻 Алгоритмы и структуры данных 👉🏻 Математика для Data Science 👉🏻 Основы IT для непрограммистов 👉🏻 Основы программирования на Python 👉🏻 Frontend Basic: принцип работы современного веба Успей порадовать себя к НГ!

​​Реидентификация 2.0: как сделать камеры умнее Специалисты компании «Криптонит» разработали эффективный подход к обработке видеоданных с помощью искусственных нейронных сетей. Читать...

photo content

​​Иногда ИИ поразительно непредсказуем. Он создал аномальный кошмар, который эксперты не могут объяснить То, что потенциал нейросетей не познан на все 100, очевидно. Внезапное появление женщины как из фильмов ужасов, которая оставалась на каждой следующей картинке, — еще одно тому доказательство. Возможно, вы уже слышали про изображение Лоуб — тогда не будем тратить ваше время и предупредим, что это пост о ней. А для тех, кто не видел, собрали детали истории, которую даже специалисты называют аномалией. Осторожно, под катом чувствительный контент.  Читать...

​​Frontender's notes - самый большой канал по фронту с годной инфой по HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны. Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel Ну а если вы любите почитать статейки о вебе в оригинале то вот сюда 👉 @frontend_international В общем добро пожаловать!

photo content

​​Самые впечатляющие достижения ChatGPT Как вы, наверное, знаете, на днях OpenAI выпустила языковую нейросеть ChatGPT. Этот текстовый ИИ уже побил все рекорды по хайпу. Он набрал 1 млн зарегистрированных пользователей меньше чем за неделю. Для сравнения, у Twitter достижение этой цифры заняло 2 года, у Facebook — 10 месяцев. Читать...

​​Self-Supervised Learning. Проблематика и постановка задачи В последнее 2-3 года в обучении нейросеток всё больше набирает обороты self-supervised подход. Это мощный инструмент, который позволяет использовать огромные массивы данных, при этом не требуя трудозатратной разметки. Так можно учиться на миллионах или даже миллиардах картинок. Благодаря такому подходу были получены большинство state-of-the-art результатов в последнее время на классических датасетах типа ImageNet. Это первая статья в цикле, которая рассматривает основные преимущества Self-Supervised Learning (SSL) и общую постановку задачи. Цикл будет посвящён SSL для Computer Vision. Читать...

​​Data Science | Machinelearning [world] - канал на котором публикуются интересные англоязычные материалы из различных источников на такие темы как: 👉 Data Science and Data Analytics 👉 Machinelearning 👉 Python 👉 Algorithms Добро пожаловать! @ds_international

​​Tutorial к автоматизации разметки изображений с использованием OpenCV Python Разметка- самая важная часть проекта глубокого обучения. Это решающий фактор того, насколько хорошо модель обучится. Однако это очень утомительно и отнимает много времени. Одним из решений является использование автоматизированного инструмента разметки изображений, который значительно сокращает время. В этой статье мы обсудим некоторые приемы и приемы разметки в OpenCV. С помощью этих методов мы создадим автоматизированный инструмент для разметки одного класса. Он также будет иметь функцию отклонения ненужных объектов. Все это использует возможности некоторых простых алгоритмов в OpenCV. Читать...