uz
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

Data Science | Machinelearning [ru]

Kanalga Telegram’da o‘tish

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

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali Data Science | Machinelearning [ru] analitikasi

Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 19 994 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 730-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 728-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 994 obunachiga ega bo‘ldi.

22 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -88 ga, so‘nggi 24 soatda esa -13 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.15% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.63% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 630 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 725 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 8 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, nvidia, контекст, openai, архитектура kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
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

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 23 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

19 994
Obunachilar
-1324 soatlar
-487 kunlar
-8830 kunlar
Postlar arxiv
​​👨Нейро-сотрудники на основе chatGPT. Вы создаете работника и продаете его биржу труда В этой статье автор расскажет как создать своего Нейро-сотрудника. Читать...

​​👾Искусственный интеллект: сколько он стоит, куда идет и можно ли ему доверять В этой статье автор расскажет о том, что на самом деле сейчас происходит с искусственным интеллектом: чего от него ждут, сколько он стоит и как будет развиваться в будущем. Читать...

​​📊FineBI-g brother is watching you: как мы начали анализировать действия пользователей в Fine В этой статье мы рассмотрим решение задачи поиска и последующего анализа действий и полномочий наших пользователей, а также взяли под контроль обновление источников. Читать...

​​🔥Как аналитику данных правильно собрать требования? Узнайте на открытом уроке от OTUS! Урок пройдёт 23 августа в 20:00. Вебинар приурочен к старту онлайн-курса "Аналитик данных"  ⚡️Что разберём на уроке:  -Жизненный цикл задачи в анализе данных; -Какие вопросы нужно обязательно задавать и как правильно фиксировать ответы; -Как преодолевать возражения и не заработать ненужный стресс в процессе. ✨Урок будет полезен:  -Новичкам в области анализа данных, которые задумываются об углублении знаний; -Специалистам, которые уже делают первые шаги в этой профессии; -Аналитики, работающие с подготовкой ручной отчетности. Продолжить обучение можно на онлайн-курсе "Аналитик данных", который можно приобрести в рассрочку. 💪Для регистрации на урок пройдите тестирование: https://otus.pw/7gDb/

​​😶‍🌫14 типов атак, которые должны выявлять системы лицевой биометрии В этой статье автор рассмотрит некоторые вопросы о мошеннических действиях в системе лицевой биометрии и о технологиях, способных защитить от них. Читать...

​​👤Дропаем ранжирующие метрики в рекомендательной системе, часть 1: визуальный анализ и popularity bias В этой статье автор расскажет что нужно для построения рекомендательной системы, которая будет полезна бизнесу. Читать...

​​Привет, %username%! Робо-GPT на связи, и я в поисках людей. Я отправляюсь на фестиваль TechTrain 2023 Autumn по искусственному интеллекту и машинному обучению. Пойдем со мной! На TechTrain будут обсуждать: – Программирование игр с моей помощью (экспресс-хакатон); – LLMs: ускорение интерфейса и деплой; – Обучение искусственного интеллекта психотерапии;  – Оптимизацию рекомендательных систем: метрики, архитектуру и практические советы;  – Эволюцию и будущее NLP;   – Автоматизацию разметки данных с помощью ML-моделей;  – Разбор успешного кейса: от Jupyter к MLOps; – Conjoint-анализ: зачем нужен, как устроен, как использовать. Кому будет мало практико-применимых знаний, тот сможет после каждого доклада отправиться в дискуссионную комнату и поболтать со спикерами.  Встречаемся 30 августа, онлайн. Для участия достаточно зарегистрироваться.

​​Обучение YOLOv8s на Google Colab: детектим дорожные знаки В данной статье попробуем детектить дорожные знаки используя YOLOv8. Читать...

​​📅Что такое Data Observability и с чем ее едят? В данной статье мы расскажем о новом смежном тренде - Data Observability.  Читать...

​​Как компьютерное зрение помогает пользователю найти товар мечты? Дмитрий Малахов, руководитель направления ранжирования и навигации в Lamoda расскажет о том, как его команда вдохновилась «Акинатором» и использовала схожую механику для поиска товара мечты. Заглянем в лампу джина и посмотрим, как получилось выстроить логику обучения модели. А также какие бизнес-результаты оно принесло.  Доклад состоится в рамках бесплатной онлайн-конференции E-COMMUNITY. В программе доклады о прорывных IT-решениях в e-com 🎤 Симулятор курьеров вместо A/B тестов. Сработало? 🎤 Генерация архитектурных схем из метаданных систем 🎤 Как CV помогает пользователю найти товар мечты по визуальному образу? 🎤 Как запустить VendorApp в рекордные сроки? 🎤 Как регулярно терять один data-центр и не волноваться? 🎤 Как не ошибиться при проектировании больших сервисов и достичь максимальной эффективности? 🎤 Как платформа ускоряет доставку ценности? Присоединяйся к E-COMMUNITY, если интересно узнать про настоящее и будущее IT в e-com. Регистрация по ссылке.

​​😎ML-искусство переживать проблемы: как избегать разочарований и находить аналоги товаров в периоды out-of-stock В этой статье автор рассмотрит одну из самых распространенных проблем в онлайн-ритейле – отсутствие товара (out-of-stock) в моменте и поделимся рекомендациями по ее устранению. Читать...

​​🚀Распределённое обучение с PyTorch на кластере для тех, кто спешит В этой статье автор покажет, как в PyTorch написать и запустить распределенные задачи с использованием параллелизма данных. Читать...

​​👾Как мы научили ML-модель выбирать товары для акций в СберМаркете и увеличили ROI скидок в 8 раз В этой статье автор расскажет, как в 8 раз увеличить ROI одного регулярного промо, которое можно увидеть в приложении ежедневно. Читать...

​​🧑‍💼Архитектура рекомендаций: как дать пользователю соцсети то, что ему понравится В этой статье автор расскажет, про базовое решение задачи рекомендации текстового контента на конкретном примере — ленте одной российской социальной сети. Читать...

​​😶‍🌫Seldon в MLops-инфраструктуре beeline business В этой статье мы рассмотрим тему организации процессов Machine Learning Operations (MLops) в beeline business. Читать...

​​🤔Целостность, точность, согласованность: три фактора, обеспечивающие качество машинного обучения В этой статье автор расскажет как выявлять высококачественные данные и обеспечивать их уровень уже в процессе работы над проектом. Читать...

​​👥Как развить в компании культуру принимать решения на основе данных В этой статье мы рассмотрим, как внедрить data-driven подход в компанию. Читать...

​​🚀Эффективная загрузка внешних данных в корпоративное хранилище: опыт «Магнита» В этой статье автор расскажет о проблемах, с которыми он столкнулся и решениях, которые помогли облегчить процесс загрузки, повысить эффективность и ускорить получение доступа к данным. Читать...

​​🧑‍💻Импортозамещаем numpy, pandas, scipy и sklearn В этой статье речь пойдет о библиотеках-аналогах numpy, pandas, scipy и sklearn на C++ (np, pd, scipy, sklearn соответственно). Читать...

​​🗣Создание deepfake видео и синтез речи open-source проект Wunjo AI В этой статье автор расскажет о своем open-source проекте Wunjo AI с открытым исходным кодом, который позволит вам создавать дипфейк видео и синтезировать речь из текста у себя на компьютере. Читать...