Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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 19 949 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 685-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 644-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 949 obunachiga ega bo‘ldi.
01 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -97 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.61% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.18% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 319 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 835 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 5 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 02 Iyul, 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.
19 949
Obunachilar
-324 soatlar
-397 kunlar
-9730 kunlar
Postlar arxiv
Возможности Deep Learning
Deep Learning занимает важнейшую роль в обществе в различных сферах деятельности и стоит в основе практически всех главных вычислительных прорывов последних нескольких лет. Сегодня сила Deep Learning помогает компьютерам превзойти способности человека.
Читать#
@yegor256news - авторский англоязычный канал Егора Бугаенко, программиста, блоггера, автора Elegant Objects, создателя платформы Zerocracy и частого спикера на многих крупных IT-конференциях; подписывайтесь и следите за его творчеством!
Зачем большие данные в автомобилестроение?
Современный автомобиль — накопитель информации: он аккумулирует все данные о водителе, окружающей среде, подключенных устройствах и о себе самом. Уже скоро одно транспортное средство, которое подключено к сети наподобие той, что объединяет электромобили Tesla Model S, будет генерировать до 25 Гб данных за час.
Исследователи пытаются замаскировать внутреннюю структуру нейросетей для защиты от атак по энергопотреблению
Инженеры из Университета штата Северная Каролина анонсировали способ защиты нейронных сетей от дифференциальной атаки по энергопотреблению. Свою работу они представят на Международном симпозиуме IEEE 2020.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение… Чем они отличаются? Для более лучшего понимания, эти понятия можно разложить так. Компьютер тем или иным образом имитирует поведение человека. Машинное обучение (ML, Machine Learning) — это подмножество ИИ, состоящее из методов, которые позволяют компьютерам делать выводы на основе данных и предоставлять ИИ-приложениям. Глубокое обучение (DL, Deep Learning) является подмножеством машинного обучения, и оно дает компьютерам возможность решать более сложные задачи.
10 Data Science книг к прочтению в 2020 году
Эти книг позволяют изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Они написана так, что способствует погружению в Data Science аналитику, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.
В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книги содержат интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения.
Читать#
Какое влияние машинное обучение оказывает на ваш бизнес
В Gartner включили машинное обучение в число главных приоритетов. Не стоит ждать, что внедрение средств машинного обучения позволит заменить всех сотрудников компьютерами или удвоить доходы, однако они в состоянии обеспечить компании конкурентные преимущества.
Читать#
6 навыков программирования, которые стоит освоить взрослым и детям
Научиться создавать чат-боты в соцсетях, формировать отчеты одним нажатием кнопки и даже программировать роботов вовсе не сложно. Для этого достаточно найти пару часов в своем графике и отправиться на курсы по программированию.
Читать#
NetApp приобрела Cloud Jumper, лидера рынка в области инфраструктуры виртуальных десктопов
Компания NetApp (NASDAQ: NTAP), лидер рынка в области управления данными в облаках, объявила о приобретении компании Cloud Jumper, разработчика облачного ПО и лидера в областях инфраструктуры виртуальных десктопов (VDI) и служб удаленных десктопов (RDS). В результате сделки, NetApp Virtual Desktop Services сможет решать самые сложные задачи, связанные с виртуальными десктопами и управлением приложениями, что позволит заказчикам разворачивать, управлять, отслеживать и оптимизировать эти среды с помощью комплексного решения от одной компании в удобном для них облаке.
Читать#
Mapillary опубликовали датасет для распознавания мест
Mapillary Street-level Sequences Dataset (MSLS) — это самый крупный датасет с изображениями для предсказания мест. Датасет содержит 1.6 миллионов изображений, для каждого из которых доступны метаданные местности. Изображения мест снимали с ракурса автомобиля на дороге. Данные покрывают места из 30 городов на 6 континентах, разные погодные условия, освещение, типы движущихся объектов и типы камер. Сбором и тестированием датасета занимались исследователи из Mapillary.
Читать#
Каналов в телеграме много, но не так уж легко найти годный контент о компьютерной периферии.
@guide_pc - это новый и очень нужный канал обо всем, что связанно с компьютерами, специально для тех, кому не все равно, какой звук издает его клавиатура и тех, кто не хочет переплачивать за раскрученные бренды. Канал ведет большой любитель и знаток всего, что связано с компьютерами. Рассказывает интересно и понятно, с юмором и без цензуры.
@guide_pc - это канал, на который точно стоит подписаться.
Что такое обработка и анализ данных и почему это важно?
Современные специалисты по обработке и анализу данных должны знать ответы на множество вопросов. В деловом мире сейчас наблюдается повышение спроса на прогнозирование и оптимизацию, основанные на анализе данных в реальном времени с помощью инструментов.
Читать#
Этичный хакинг
За последние несколько десятков лет IT технологии охватили все сферы жизни человека. Интернет, который появился как специализированный инструмент научных работников проник в каждый дом, став частью жизни каждого человека.
Это повлекло за собой проблему безопасности, защиты чувствительных данных и противодействию атакам хакеров.
Читать#
Python пора потесниться. О перспективах Julia
Поскольку в data science и искусственном интеллекте приходится иметь дело с массой математических проблем, Julia для них просто находка. Даже при весьма критическом рассмотрении оказывается, что у Julia есть такие достоинства, которым Python ничего не может противопоставить.
Читать#
Применение алгоритмов Data Mining в решениях класса Business Intelligence
Алгоритмы Data Mining в сочетании с решениями класса Business Intelligence позволяют выделять самое важное из огромных массивов неструктурированной информации и делают их доступными для бизнес-аналитиков и топ-менеджеров. Насколько полезным может оказаться использование алгоритмов Data Mining в бизнесе, расскажем примерах.
Читать#
Обучение систем искусственного интеллекта для адаптации к динамическим средам
Программа DARPA направлена на создание искусственного интеллекта (ИИ), который распознает и реагирует автономно на изменения в реальных условиях. Современные системы искусственного интеллекта преуспевают в задачах, определенных жесткими правилами, таких как овладение настольными играми и шахматами с мастерством, превосходящим игроков мирового уровня.
Читать#
Искусственный интеллект Open AI научился писать песни с вокалом
Исследователи обучили Jukebox на 1,2 млн музыкальных композиций практически во всех жанрах. Теперь ИИ он может создавать собственные песни, которые нередко похожи на произведения тех исполнителей, на которых он обучался. Jukebox умеет имитировать определённый жанр музыки и может воссоздать стиль конкретного исполнителя.
Читать#
