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 19 994 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 730-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 728-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 994 obunachiga ega bo‘ldi.

22 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -88 ga, so‘nggi 24 soatda esa -13 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.15% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.63% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 630 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 725 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 23 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.

19 994
Obunachilar
-1324 soatlar
-487 kunlar
-8830 kunlar
Postlar arxiv
​​🗺Опыт визуализации данных на геокарте В этой статье я хочу поделиться своим опытом решения задач, связанных с отображением данных на геокарте: как самим решением, так и инструментами, которые мы для этого использовали. Читать...

​​🧐Архитектура аналитической платформы Modus ч.2: BI В этой статье поговорим об общем устройстве BI-системы и подробнее остановимся на анатомии Modus BI. Читать...

​​Тотальная цифровизация – это про оптимизацию существующих бизнес-процессов и магию технологий. Канал российского ИТ гиганта Softline digital, где показывают, как технологии AI, ML, CV, IoT, Big Data, VR/AR работают в секторах промышленности, горной добыче, металлургии, нефтянке и др. Никаких фантазий и космических кораблей, только кейсы, за которыми стоят реальные проекты и пилоты у лидеров отрасли. С одним из них ты можешь познакомиться прямо сейчас: AIline: прогнозируем качество молока. Хочешь быть в команде, следи за новостями, выкладывают вакансии и всегда на связи. Заходи посмотреть, тонны инфы для тех, кто в теме цифровизации. Не прощаемся.

​​👾Предтеча ИИ и робототехники: автоматоны нашей эры и немного других механических устройств В этой статье мы расскажем об автоматонах, устройствах и протоандроидах, созданных в нашей эре до ХХ века. Читать...

​​🗣Клонирование голоса, замена лица по фото, удаления объектов в видео и все в одном open-source проекте Wunjo AI В этой статье я хочу поделиться с вами новостями об недавнем обновлении, рассказать какие появились новые функции в моем open-source проекте Wunjo AI v1.5. Читать...

​​🤓Reinforcment Learning: Google Recsim В этой статье поговорим про RL в ML с использованием Google RecSim. Читать...

​​🧑‍💻Как мы внедряем машинное обучение в продукты Positive Technologies В этой статье расскажем, как ML помогает автоматизировать действия специалистов по безопасности и детектировать кибератаки. Читать...

​​8 инструментов для аннотирования изображений в 2023 году В статье мы расскажем о лучших инструментах аннотирования, которые сделают этот процесс эффективным. Читать...

Как Яндекс создавал YandexGPT 2? Вчера на Practical ML Conf Яндекс рассказал об обновлении своей нейросети. В 67 процентах за
Как Яндекс создавал YandexGPT 2?  Вчера на Practical ML Conf Яндекс рассказал об обновлении своей нейросети. В 67 процентах запросов GPT дает более качественный ответ чем предыдущая версия. Обновленная нейросеть обучалась с помощью расширенной базы текстов, дополненной синтетическими данными — искусственно сгенерированными на основе реальной информации материалами. Теперь она может выполнить несколько условий в одном запросе, например: сократить, озаглавить, переформулировать. Кроме того, она лучше пишет код и генерирует идеи. Попробовать можно в навыке “Давай придумаем” в приложении Яндекса, на Станции Яндекса, на ya.ru

​​📝Автоматическая разметка данных В данной статье мы рассмотрим подход с автоматической разметкой. Читать...

​​🚘Машинное обучение для прогнозирования выхода из строя дизельных двигателей В этой статье я в деталях расскажу о бизнес‑контексте их использования в горной отрасли, о подходах к сбору данных и их анализу. Читать...

​​👾Codeium и StarCoder: нейросети с автодополнением кода В этой статьемы рассмотрим задачу генерации кода — LLMs for Code. Читать...

​​Как обучить нейросеть с помощью Python? Расскажет дата-сайентист из Альфа-банка Мария Жарова на бесплатном онлайн-практикуме 13-14 сентября в 17:00 мск. За 2 дня вы:  — узнаете как создать, а затем обучить нейросеть распознавать цифры по фотографии; — выполните практическое задание и получите обратную связь; — узнаете зарплатные ожидания и карьерные возможности в дата сайенс. За лучшее выполнение задания вас ждет подарок — доступ к тренажеру Power BI.  Записывайтесь на бесплатный практикум: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqvJUTeY Реклама ООО "Скилфэктори", ИНН 9702009530

​​9 сентября Сбер приглашает IT-специалистов поучаствовать в отборе: пройти все интервью, познакомиться с командой и, возможно, даже получить оффер. Какими задачами занимаются DS-специалисты крупнейшего банка страны? 👇 ✔️ Обучают все модели искусственного интеллекта: от классического ML до глубоких нейронных сетей. ✔️ Создают инновационные сервисы от систем принятия решений до компьютерного зрения и обработки естественного языка ✔️ Развивают блочное хранилище на Teradata и DataLake на Hadoop. ✔️ Работают на Python, Spark, SQL, Hadoop, GreenPlum. За год команда разрабатывает и внедряет более 200 моделей для отделений банка, приложений, колл-центра, банкоматов и так далее, поэтому работа точно будет интересной и разнообразной. Переходите по ссылке и регистрируйся на One Day Offer, чтобы получить оффер мечты! 💚

​​📊Архитектура аналитической платформы Modus: ETL В этой статье поговорим об архитектуре аналитической платформы и подробнее остановимся на том, как организована Modus ETL. Читать...

​​👾Надёжные сервисы на нейросетях, или почему восклицательные знаки лучше цифр В этой статье я на примере простого сервиса для маршрутизации заявок в техподдержку покажу свой подход к созданию сервисов на нейросетях, которые не страшно напрямую использовать для общения с клиентами или в других важных процессах. Читать...

​​Основные инструменты для работы в Data Engineering: введение для начинающих Data Engineer'ов В этой статье я рассмотрю основные возможности каждого из инструментов и предоставлю ссылки на материалы, где вы сможете изучить их более подробно. Читать...

​​🔥Шпаргалка по Seaborn. Делаем матрицы красивыми В этой статье мы разберем основные шаги, которые помогут сделать ваши матрицы стильными и продающими ваши результаты, используя лишь две основные библиотеки визуализации в Python - Seaborn и Matplotlib. Читать...