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 20 002 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 722-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 703-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 002 obunachiga ega bo‘ldi.

21 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -75 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 8.29% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.70% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 658 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 740 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 22 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.

20 002
Obunachilar
-324 soatlar
-367 kunlar
-7530 kunlar
Postlar arxiv
​​🌐NanoSAM: Real-Time Object Segmentation on NVIDIA Jetson Orin Platforms with NVIDIA TensorRT NanoSAM — это вариант модели Segment Anything (SAM), который способен работать в реальном времени на платформах NVIDIA Jetson Orin с NVIDIA TensorRT. Он обучается путем дистилляции кодера изображений MobileSAM на немаркированных изображениях. Для ознакомления с дистилляцией знаний мы рекомендуем ознакомиться с этим руководством. 🖥Github: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/nanosamTutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_nanosam.html @DevspПодписаться

ML TALENT MATCH Примите участие в трехдневном хакатоне гибридного формата с 28 февраля по 1 марта, выполните задание одного и
ML TALENT MATCH Примите участие в трехдневном хакатоне гибридного формата с 28 февраля по 1 марта, выполните задание одного из трёх кейсов на выбор и станьте победителем! Кейсы: 1. Алгоритм для структурирования информации в резюме кандидатов 2. Алгоритм для сопоставления резюме и вакансии Для кого: - Junior и Middle разработчики; - Product-менеджеры; - ML-специалисты; - NLP- специалисты; - Аналитики; - Студенты; - Команды от 3 до 5 человек. Призовой фонд - 300 000 рублей. Формат: онлайн/офлайн награждение в г. Москва, Кластер Ломоносов (ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы») Подробная информация и регистрация: https://clck.ru/38qHsR Реклама. ООО "Акселератор Возможностей". ИНН 9704005146 erid 2VtzqvmoBUD

​​🐶Лапочки с характером: Как машинное обучение помогает определить тип личности ваших пёсиков В данной статье описывается успешная попытка применить методы искусственного интеллекта и ML для классификации и прогнозирования личностных качеств собак с использованием поведенческих данных, полученных из базы данных C-BARQ. Читать...

Внимание!🕵️‍♀️ Разыскиваются смелые и талантливые data scientists для участия в ежегодном онлайн-соревновании по машинному о
Внимание!🕵️‍♀️ Разыскиваются смелые и талантливые data scientists для участия в ежегодном онлайн-соревновании по машинному обучению Data Fusion Contest c призовым фондом в 2 000 000 рублей. Отличительные черты: 🔹 Хотят добавить новые DS/ML-методы в свой арсенал. 🔹 Ищут возможности получить ценные знания и практический опыт на онлайн-митапах и воркшопах. 🔹 Стремятся проявить себя в Data Science сообществе. 🏆 Участники смогут попрактиковаться в решении одной или двух задач сразу: по геоаналитике и по моделям оттоков клиентов. Также их ждет много подарков и награда за лучшие публичные решения по обеим задачам. Зарегистрироваться на новый ML-челлендж от крупнейших компаний России можно по ссылке — https://vk.cc/cuGuwD

​​📔Использование Jupyter Notebook для разведочного анализа данных В этой статье мы поговорим о блокнотах Jupyter именно с точки зрения бизнеса, с точки зрения их применения в работе над реальными продуктами. Читать...

​​🗣Распознавание и перевод жестовых языков: обзор подходов В этой статье речь пойдет о распознавании и переводе жестового языка и передовых подходах для их решениях. Читать...

​​👥«Душа молчит, хоть слышит всё вокруг»: как мы отучаем генеративные модели галлюцинировать В этой статье мы расскажем, как заставить генеративные модели перестать придумывать несуществующие факты и как научиться находить эти ошибки, если они всё же случаются. Читать...

Если вы ищете возможности применить свои навыки в Python и одновременно получать за это оплату, они приглашают вас подписатьс
Если вы ищете возможности применить свои навыки в Python и одновременно получать за это оплату, они приглашают вас подписаться на новый канал с вакансиями для Python-разработчиков последовательно отбирает каждую вакансию вручную, чтобы предоставить вам подробное описание, а также высокие заработные платы. Цель канала - предоставлять вам отобранные вакансии на Python от проверенных IT-компаний, чтобы вы могли найти свою идеальную работу в этой области. Они помогут вам развиваться как профессионал на Python. Не упустите возможность развиваться в своей карьере и зарабатывать, подписавшись на Python Вакансии уже сегодня!

​​🤫Моя большая практическая шпаргалка SQL (SQLite) с готовыми запросами В этой статье мы рассмотрим примеры довольно сложных запросов с агрегирующими функциями, триггерами, длинными подзапросами, с оконными функциями. Читать...

Нужно ли дата-инженерам знать Linux? Расскажет Вадим Заигрин – Team Lead команд инженеров данных. Встречаемся на бесплатном о
Нужно ли дата-инженерам знать Linux? Расскажет Вадим Заигрин – Team Lead команд инженеров данных. Встречаемся на бесплатном открытом уроке от OTUS, где вы вместе с экспертом: - разберетесь, почему вам надо знать Linux; - ознакомитесь с его особенностями; - узнаете, как работать с Linux: командная строка, пользователи и их права, запуск приложений, инструменты работы с сетью. Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Data Engineer». Доступна рассрочка на обучение! Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/QIc9/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

​​🧑‍💻Baldur и Thor снова в игре: Путь к совершенному ПО В данной статье я познакомлю вас со всей теоретической и практической подноготной данной модели, этапами реализации и оценки метода, чтобы стать чуточку ближе к созданию идеального ПО. Читать...

​​🤔Как мы считали экономику продукта «Семья» через uplift CLTV В этой статье я поделюсь с вами моим опытом решения задачи uplift-моделирования для оценки экономики продукта «Семья» с точки зрения CLTV. Читать...

​​👀Краткий обзор TinyML В этой статье автор расскажет, как сделать ии или простые модельки доступным для самых маленьких устройств. Читать...

Hiring days для специалистов по машинному обучению и бэкенд-разработке Хотите присоединиться к команде VK всего за два дня? А
Hiring days для специалистов по машинному обучению и бэкенд-разработке Хотите присоединиться к команде VK всего за два дня? Амбициозные проекты, масштабные задачи ждут специалистов в Департамент AI, контентных и рекомендательных сервисов Узнать больше

​​🧐Почему нельзя сделать прогноз CLTV с помощью одной модели В статье я расскажу что это за задача CLTV и для чего ее нужно решать банкам. Читать...

​​👤Делаем intent classifier для службы поддержки без доменного датасета на русском В этой статье я продемонстрирую, как без собственного датасета сделать классификатор намерений пользователя для службы поддержки в сфере e-commerce. Читать...

​​🧠Даем нейросотрудникам на базе ChatGPT настоящую постоянную память В этой статье мы рассмотрим один из возможных подходов к организации такой памяти для наших нейросотрудников. Читать...

​​⚡️Два сапога — пара, а три — уже community: как алгоритмы на графах помогают собирать группы товаров В этой статье мы обсудим кластеризацию на графах, задачу выделения сообществ, распад карате-клуба, self-supervised и unsupervised задачи — и как всё это связано с матчингом. Читать...

​​🤖Иерархия ИИ-потребностей В этой статье вы узнаете о том, как использовать ИИ и машинное обучение, чтобы лучше справляться с тем, что мы делаем. Читать...

​​👀Компьютерное зрение сквозь года В этой статье я хочу привести примеры нейросетевых моделей, характерных для различных этапов становления области компьютерного зрения (далее - CV) в том виде, в котором мы его знаем сейчас. Читать...