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 19 992 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 718-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 709-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 992 obunachiga ega bo‘ldi.
23 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -85 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.98% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.64% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 596 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 728 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 24 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.
19 992
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
-417 kunlar
-8530 kunlar
Postlar arxiv
👾Особенности автоматического дифференцирования в PyTorch. Часть 1
В этой статье автор расскажет, почему PyTorch активно развивается более пяти лет и представляет собой целую экосистему для создания моделей машинного обучения на основе глубоких нейронных сетей, и как они помогают научному и бизнес-сообществу проводить исследования, вести разведку данных и проверять гипотезы.
Читать...
😵Локализация и рывок вперед: как мы разработали новый подход к облачному хранению данных для Hoff
В этой статье автор расскажет, как сделали облачное хранилище понятным и структурированным источником информации для Hoff, и почему надежность хранилища определяется качеством системы оповещений, то есть алертингом.
Читать...
😬Как развернуть Apache Superset в облаке: Docker, ВМ, Kubernetes
В этой статье автор расскажет, какие есть способы развёртывания Apache Superset на разных платформах, и почему вариант с развёртыванием Apache Superset в Docker больше подходит для быстрых тестов, а также вы узнаете какие есть вариант с развёртыванием Apache Superset на виртуальных машинах.
Читать...
📊Генерация конвейеров обработки данных в Dataflow
В этой статье автор расскажет, почему в Dataflow есть несколько вариантов образцов рабочих потоков, но бизнес-логика используется в них одна, и почему файл определения main содержит логику только одного выполнения, а также вы узнаете почему поток daily выполняет main на ежедневной основе в течение установленного количества прошедших дней.
Читать...
🧑🏼💻Как внедрить Data Driven подход в систему управления поставками
В этой статье автор расскажет, почему каждое предприятие при организации складских запасов ориентируется на производственные планы, и почему после внедрения системы менеджер будет заниматься только интеллектуальной работой, а также вы узнаете о проблемах управления цепями поставок и способы их решений.
Читать...
👤Без лишних слов или очищаем речь с помощью текст майнинга
В этой статье автор расскажет, почему поиск качественного инструмента для анализа аудио свелся к выбору между облачными сервисами, и как данное исследование поможет разобраться с нашими вербальными привычками, а также вы узнаете как после нетривиальных настроек облака стал доступен API асинхронного распознавания.
Читать...
🚀Оптимизация выборок в больших коллекциях MongoDB
В этой статье автор расскажет, почему при работе с большими коллекциями в MongoDB, размер которых превышал десятки миллионов записей, возникает необходимость формировать случайные выборки уникальных значений полей, принадлежащих документам этой коллекции, а ещё вы узнаете почему для такой операции, в MongoDB штатно предусмотрена функция $sample, которую можно использовать в составе pipeline при проведении агрегации данных.
Читать...
🧑🏼💻«Инженеров данных заменит автоматика» и другие мифы о DE
В этой статье автор расскажет, почему инженеры данных готовят данные для анализа, машинного обучения и других целей, и почему мифы про бесконечный кодинг или однообразие задач могут показаться глупыми и смешными, а также вы узнаете как No-code-инструменты позволяют управлять данными и упрощают создание их базовых структур.
Читать...
👤Дообучение модели машинного перевода
В этой статье автор расскажет, почему разработчики машинного перевода часто рассказывают об использовании предварительно обученных моделей, и как можно дообучить такую модель самому, а также вы узнаете почему после дообучения, при помощи кода m2m_multiling_tune_epochs. py, перевод стал гораздо приятнее.
Читать...
😎Применение регулярных выражений для обработки данных
В этой статье автор расскажет, почему сейчас регулярные выражения применяются в разнообразных задачах, и как регулярные выражения могут применяться для решения задач SQL, а также вы узнаете почему на практике не все специалисты применяют регулярные выражения для решения поставленных задач в SQL.
Читать...
Онлайн-курс по основам программирования дронов.
Вы научитесь:
– разбираться в устройстве дронов;
– создавать программы для управления беспилотниками и анализа данных;
– составлять карту пространства;
– обрабатывать изображения, полученные с бортовых систем БПЛА;
– разрабатывать свою систему управления.
В качестве итогового проекта вы создадите систему полёта беспилотника в лесу и примените один из алгоритмов облёта препятствий.
Жаркие скидки до 60% по ссылке https://goo.su/zCk9Wy
🚀Как ускорить вывод ML-моделей в 4 раза, или Как может выглядеть экосистема МLOps в банке
В этой статье автор расскажет, как может выглядеть полноценный конвейер MLOps, и что может уметь, а также вы узнаете как прийти к максимальной автоматизации процесса вывода моделей в промышленную эксплуатацию.
Читать...
😻 😫 🐹 😫 🐱 😫 🐭 😫🦉
Data Secrets — канал для датасаентистов
– Как тренировали алгоритм, который обыграл чемпиона мира в шахматы?
– Как работает FaceID в твоем смартфоне?
– Как обучить ChatGPT на стареньком ноутбуке?
– Как предсказать курс биткоина и исход футбольного матча?
– Чем отличаются сверточные и рекуррентные нейросети?
Заходи и узнаешь @data_secrets
🤫Вся правда о кубах данных OLAP: развенчиваем мифы
В этой статье автор расскажет, почему кубы данных — не самая простая тема в дата-инжиниринге, и как кубы данных могут помогать бизнес-аналитикам предварительно упаковывать и агрегировать важные для стейкхолдеров показатели, а также вы узнаете почему кубы это важная характеристика ядра традиционных OLAP-систем.
Читать...
🚀Optuna. Подбор гиперпараметров для вашей модели
В этой статье автор расскажет, почему гиперпараметры, задаются разработчиком модели перед ее обучением, и почему фреймворк Optuna обычно используют как оптимизатор гиперпараметров, а также вы узнаете как разработчик может самостоятельно задать пространство для поиска гиперпараметров, используя базовый синтаксис Python.
Читать...
😈Масштабируемая Big Data система в Kubernetes с использованием Spark и Cassandra
В этой статье автор расскажет, как организовать систему распределенного машинного обучения на GPU NVidia, используя язык Java с фреймворками Spring, Spark ML, XGBoost, DML в standalone кластере Spark, и как запустить Spark Jobs в Kubernetes в режимах client и cluster, а также вы узнаете почему для Spark Driver необходим K8S Service Account с полными правами на неймспейс
Читать...
