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 20 021 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 726-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 725-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 021 obunachiga ega bo‘ldi.
18 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -63 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 8.21% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.21% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 645 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 843 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 7 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 19 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.
20 021
Obunachilar
-324 soatlar
-507 kunlar
-6330 kunlar
Postlar arxiv
👨💻Хранилища данных. Обзор технологий и подходов к проектированию
В этой статье будут рассмотрены основные подходы к проектированию архитектуры хранилищ данных (DWH), эволюция архитектур, взаимосвязь Data Lake, Data Factory, Data Lakehouse, Data Mesh c DWH, преимущества и недостатки подходов к моделированию данных.
Читать...
Ищем автора эталонного кода! 💎
Если вы уверены, что вашему коду подходит звание «Эталонный», а вам — звание «Автор самого красивого кода», то приглашаем принять участие в Конкурсе красоты кода 2.0 и выиграть классные призы от Сбера: iPhone 16 и умную колонку SberBoom.
Опытные эксперты определят победителей в пяти категориях: Backend, Frontend, DevOps, AI и Mobile, — а награждение пройдёт на ключевом IT-событии HighLoad в Москве, 2 и 3 декабря.
Больше 40 участников прошлого конкурса стали частью команды Сбера. Возможно, следующим станете именно вы — переходите по ссылке и изучайте подробности!
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Кратко про Ensemble методы с примерами
• Машинное обучение и криптография: знакомимся с CipherGAN
• Строим ETL-конвейер для машинного обучения с помощью Kafka, Clickhouse и Go
💎Кратко про Ensemble методы с примерами
В этой статье мы рассмотрим три основных подхода: Bagging, Boosting и Stacking, и посмотрим, как их реализовать на Python.
Читать...
👀Хотите освоить инструменты для построения и применения моделей машинного обучения на больших наборах данных?
Ждем вас на открытом вебинаре 8 октября в 20:00 мск, где мы разберем:
- обзор возможностей Spark;
- как разрабатывать модели на Spark ML;
- как выводить модели в промышленное использование.
Урок для инженеров данных, ML-инженеров и Data Scientist'ов.
Спикер Вадим Заигрин — опытный разработчик, Data Engineer и Data Scientist. Team Lead команд инженеров данных на разных проектах.
Встречаемся в преддверии старта курса «Spark Developer».
Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
▶️Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие:
https://otus.pw/6Zsv/
🔥Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second
Мы представляем базовую модель для оценки глубины с помощью метрики нулевого кадра.
Модель синтезирует карты глубины высокого разрешения с непревзойденной резкостью и высокочастотными деталями.
Прогнозы являются метрическими, с абсолютным масштабом, без опоры на доступность метаданных, таких как внутренние параметры камеры.
Модель быстрая, производит карту глубины 2,25 мегапикселя за 0,3 секунды на стандартном графическом процессоре.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🤔Машинное обучение и криптография: знакомимся с CipherGAN
В этой статье мы рассмотрим генеративно‑состязательную сеть CipherGAN, используемую для определения базового шифровального отображения по банкам непарного зашифрованного текста и открытого текста.
Читать...
⚡️Как за месяц научить нейросеть говорить на татарском: опыт MTS AI
В этой статье расскажу вам о том, как мы силами пяти человек за месяц научили нашу большую языковую модель Cotype Lite общаться на татарском языке.
Читать...
🚀Как у нейросетей работает внимание? Статья про self-attention и cross-attention
В этой статье вы узнаете о механизме внимания (attention) в нейросетях, спецификациях self-attention и cross-attention, а также их роли в генерации изображений на основе текстовых описаний.
Читать...
🥳Строим ETL-конвейер для машинного обучения с помощью Kafka, Clickhouse и Go
В этой статье я поделюсь с вами своим опытом использования Golang, Kafka и Clickhouse на примере простого ETL-конвейера для параллельной передачи JSON-данных в базу данных с последующим прогнозированием температуры на основе машинного обучения.
Читать...
🐍Как проверить свои модели ONNX на Python: кратко
В этой статье разберем, что такое ONNX, как экспортировать модели в этот универсальный формат и, что самое главное, как протестировать их с помощью Python.
Читать...
Бесплатный мини-курс по технологии ускорения ML-моделей — Triton
В Ozon Tech 100+ дата-сайентистов. Каждый день они решают задачи поиска и диалоговых систем, чат-ботов и матчинга, анализа спроса и рекомендаций. И много-много других! Для этого наши специалисты используют огромное количество технологий. Одна из них — Triton.
Курс — это гайд в формате лонгрида, из которого вы узнаете:
— что такое Triton и как в нём происходит типизация данных;
— как собрать простую модель под любые нужды;
— как оптимизировать модель и дотащить до прода.
Чтобы пройти курс, нужно:
1) отправить заявку на этой странице;
2) иметь 2 часа свободного времени.
А после прохождения вы получите приглашение в закрытый чат с DS-экспертами Ozon.
Удачи!
🗣Как общаться с базой знаний на естественном языке с помощью LLM и объективно оценить работу полученной системы
В этой статье расскажу про особенности применения больших языковых моделей для оптимизации бизнес-процессов.
Читать...
😎Эффективные запросы к ChatGPT и подобным моделям: Полное руководство по идеальной формуле
В этой статье я расскажу вам о единственной формуле, которую нужно знать, чтобы мастерски составлять запросы (промты) к ChatGPT и получать точные и полезные результаты.
Читать...
🔍 Вакансия: Data Engineer / Web Scraper Specialist 🔍
Ищем специалиста по веб-скрейпингу и работе с API для автоматизированного сбора данных о компаниях из открытых источников.
Что нужно будет делать:
- Собирать данные о компаниях через *D7 Lead Finder* (API или скрейпинг).
- Использовать *Hunter.io, LinkedIn API, Google Custom Search* для дополнительного сбора и обработки информации.
- Очистка и верификация данных, сохранение в формате *CSV/Excel*.
Что ожидаем:
- Опыт в *Python, Selenium, Beautiful Soup/Scrapy*.
- Навыки работы с API и обработки больших объемов данных.
- Умение структурировать и анализировать данные.
по всем вопросам писать: @xandersob
🛡Защита LLM в разработке чат-ботов в корпоративной среде: как избежать утечек данных и других угроз
В этой статье расскажу про основные риски, связанные с использованием LLM в корпоративной среде, и способы от них защититься.
Читать...
🤩MIO: A Foundation Model on Multimodal Tokens
Новая базовая модель, построенную на многомодальных токенах, способную понимать и генерировать речь, текст, изображения и видео сквозным авторегрессивным способом.
Экспериментальные результаты показывают, что MIO демонстрирует конкурентоспособную, а в некоторых случаях и превосходящую производительность по сравнению с предыдущими двухмодальными базовыми линиями, базовыми линиями моделей any-to-any и даже базовыми линиями, специфичными для модальности.
Более того, MIO демонстрирует расширенные возможности, присущие его функции any-to-any, такие как чередующееся создание видеотекста, цепочка визуально-мысленных рассуждений, создание визуальных руководств, редактирование обучающих изображений и т. д.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🤔Как оценить качество LLM модели
В этой статье мы представим общий обзор текущего состояния исследований оценок LLM, а также расскажем о некоторых опенсорсных реализациях в этой области.
Читать...
Привет! Это команда МТС. Мы запустили набор на 3 поток Школы аналитиков данных МТС!
Обучение проходит в онлайн-формате и длится 10 месяцев. Преподаватели — эксперты нашего центра Big Data. Вы научитесь писать на Python, прокачаетесь в математике, основах машинного обучения, ML Ops, Spark и прочих вещах, без которых не выйдет работать в Data Science. Также у студентов будет возможность попасть на стажировку в МТС.
Ждем тех, кто любит учиться, хочет попасть в комьюнити единомышленников, и, конечно, развиваться в анализе данных и ML.
Обучение бесплатное, но места ограничены - чтобы попасть, необходимо подать заявку до 20 октября и выполнить вступительное задание. Старт обучения - 7 ноября!
Подробности по ссылке, ждём тебя!
Реклама. Информация о рекламодателе.
