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 19 996 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, 19 996 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.

19 996
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
-417 kunlar
-8530 kunlar
Postlar arxiv
​​🐍Пример уменьшения размерности данных с помощью линейных и нелинейных методов в Python В этой статье автор расскажет как методы уменьшения размерности данных решают проблему, предоставляя меньшее количество измерений (столбцов) при сохранении наиболее важной информации. Читать...

​​🎬Коллаборативная фильтрация vs Рейтинг фильма на Кинопоиске. Мой опыт написания кино рекомендательной системы В этой статье автор рассмотрит рекомендательные алгоритмы, основанные на методе «Коллаборативной фильтрации». Читать...

​​🧑‍💻Разбираем особенности алгоритмов CatBoost и LightGBM: какой от них профит В этой статье автор расскажет расскажет вам про особенности алгоритмов CatBoost и LightGBM, для чего они нужны, в чём их фишки и как они облегчают нам работу с данными.  Читать...

​​😶‍🌫Теория вероятностей в разработке: где применяется и что можно изучить для более глубокого понимания темы В этой статье автор расскажет кому требуется теория вероятностей с сопутствующими дисциплинами и зачем. Читать...

​​🧑‍💻Крестики-Нолики (Tic Tac Toe) с компьютером на Python. Часть 2: шаг к ML В этой статье автор расскажет о новом программном алгоритме игры человека с компьютером в качестве «Х» или «О» игрока, избегая классического «дерева для конечного числа ходов». Читать...

​​⚽️Kaggle для футболистов. Разбираем подходы призеров соревнований по детекции столкновений (5 — 3 место) В этой статье автор рассмотрит некоторые из решений, которые принесли денежное вознаграждение и золотые медали участникам этого челленджа.  Читать...

​​👤Как создавать качественные ML-системы. Часть 2: приручаем хаос В этой статье поговорим о Data-centric ИИ, данных для обучения, разметке и очистке, синтетических данных и еще немного о Data Engineering и ETL. Читать...

​​🗣Как мы научили Алису реагировать на быстрые команды В этой статье я расскажу, что из себя представляет новая функция, как мы её разрабатывали, с какими сложностями столкнулись. Читать...

​​👾Как создавать качественные ML-системы. Часть 1: каждый проект должен начинаться с плана В этой статье автор расскажет о том, как начинать с малого и быстро отказываться от слабых идей. Читать...

​​🐶Сможете ли вы отличить собаку от кошки, или Как объяснить проблемы дата-сайентиста коллегам. Часть 1 В этой статье автор расскажет о нынешнем положении специалистов, их проблемах и типичных запросах, с которыми они сталкиваются. Читать...

Ozon Tech ищет Senior/Lead DS и ML-специалистов  Команды отвечают за развитие сервисов поиска, рекомендаций и рекламы на маркетплейсе, помогая пользователям быстрее и точнее находить товары.  Какие вакансии актуальны: ➡️Ведущий Data Scientist в команду Ранжирования поиска. ➡️Ведущий Data Scientist (Deep Learning) в команду Рекомендаций и персонализации. ➡️Старший Data Scientist в команду Эффективности рекламы. ➡️Старший Data Scientist в команду Товарных рекомендаций. ➡️Ведущий Data Scientist (NLP) в команду Базового ранжирования. Узнать подробнее про задачи и проекты можно на этом лендинге.  Откликнуться там же 😏

​​🤔Звериные алгоритмы: какими представителями животного мира вдохновлялись исследователи для создания алгоритмов В этой статье автор расскажет про алгоритмы, названные в честь различных представителей животного мира. Читать...

​​👨‍💻Data Engineering: концепции, процессы и инструменты В этой статье мы рассмотрим процесс data engineering, расскажем о его базовых компонентах и инструментах, опишем роль дата-инженера. Читать...

​​👾Эволюция метрик качества машинного перевода. Часть 2 В этой статье автор расскажет об эволюции метрик качества машинного перевода, а также об основных традиционных метриках. Читать...

​​😵PINN (Physics-informed neural networks) и с чем их едят В этой статье автор расскажет почему реальные физические системы обсчитываются сложными численными методами за очень большое время на суперкомпьютерах. Читать...

​​🤩Улучшаем прогнозы Facebook* Prophet с помощью LightGBM и Optuna В данной статье автор расскажет о нескольких полезных способах улучшения качества предсказаний модели Facebook Prophet. Читать...

​​🧑‍💻Улучшаем покупательский опыт: куда развивать работающую рекомендательную систему В этой статье автор расскажет о насущных проблемах ML-разработки, делиться подходами к их решению и рассуждает на актуальные темы. Читать...

​​Хочешь стать ИТ-специалистом, но не знаешь, с чего начать? Тогда тебе в «Школу 21» от Сбера в Новосибирске! Мы обучаем бесплатно и даём шанс получить востребованную профессию в сфере ИТ. Наши преимущества? Современный кампус, нет лекций и обязательных расписаний, работа над индивидуальными и командными проектами, только практика. Нет опыта в программировании? Не переживай, более 50% наших участников начали путь в ИТ в «Школе 21». Наши выпускники – востребованные специалисты на рынке труда, среди компаний-лидеров отраслей экономики. Не упускай свой шанс и подавай заявку уже сегодня на бесплатное обучение в Новосибирске в «Школе 21»!

​​🧑‍💻Крестики-Нолики (Tic Tac Toe) с компьютером на Python. Мой первый шаг к Machine Learning. Часть 1 В данной статье автор покажет основные этапы создания игры, где пользователь выбирает роль (Х или О), играя с компьютером. Читать...

​​🤖Сравниваем модели машинного обучения с применением статистических тестов В данной статье автор расскажет о трёх методах с применением статистических тестов. Читать...