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 19 985 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 704-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 689-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 985 obunachiga ega bo‘ldi.

24 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -79 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.62% 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 1 523 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 25 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.

19 985
Obunachilar
-224 soatlar
-407 kunlar
-7930 kunlar
Postlar arxiv
⚡️ Факторизация в рекомендательных системах: как обучить в реальном времени  13 апреля пройдёт митап от Дзена, на котором руководитель группы исследований расскажет про работу с факторизацией. Плюс участники получат конкретный кейс, как в Дзене улучшили рекомендации и вырастили аудиторию коротких видео в 4 раза. В конце будет афтепати и ML-квиз.  Зарегистрироваться

​​🙃Множественные личности ChatGPT В статье автор поделится некоторыми хинтами и триками по работе с ChatGPT, о которой так много шума и продемонстрировать создание «субличностей» в ChatGPT, которые, возможно, будут вам полезны. Читать...

​​👨‍💻Сколько стоит содержать виртуальную девушку? Создаем подругу, записывающую кружочки в Telegram, с помощью 4 нейросетей Не так давно в интернете появилась душещипательная история, как пользователь hackdaddy8000 сперва создал виртуальную девушку, а затем усыпил ее. Моральный и мемный аспект этого события обсуждали в комментариях под новостями. Поговорим о технической стороне. Как повторить этот шедевр и можно ли обойтись без сервисов OpenAI, которые сложно оплатить в России? И главное — сколько придется инвестировать в виртуальную подругу. Читать...

​​💥Обработка естественного языка (NLP). Личный опыт — мой первый запуск BERT BERT — Bidirectional Encoder Representations from Transformers Здесь не будет рассказываться о том, что такое BERT, как это работает и для чего применяется — в сети об этом достаточно информации. Эта статья про личный опыт — как конкретно у меня получилось запустить BERT с чистого Colab по конкретным описаниям. Читать...

​​⚡ChatGPT: мысли о неизбежном — как нейросети изменят нашу работу и кому придётся искать новую У представителей многих профессий, в том числе в ИТ, появились нехорошие мысли о необходимости в будущем менять профессию и о том, что Open AI сделали то же, что молодой адвокат из баянного анекдота. Попробую изложить свои мысли по этому поводу, как человек, который часто использует Chat GPT и как руководитель практики технологических решений системного интегратора ЕАЕ‑Консалт. Читать...

​​😲Как я делал кино с помощью нейросетей Автор расскажет как он сделал фильм для планетария. В итоге этот фильм получил приз на фестивале купольных фильмов в Токио. Читать...

​​😎Падаем в кроличью нору. Ищем способ характеризовать текстовые датасеты Автор - разработчик в команде разметки MTS AI. Сегодня он поделится с вами своими наработками, появившимися во время изучения метрик оценки генерации данных.  Читать...

​​🐍Перцептрон на numpy В туториале сделаны акценты в неочевидных местах, где могут не сходиться размерности; В коде нет абстракций (классы слоёв), чтобы не отвлекать от сути. Читать...

​​😳Не принимай оффер в Data Science, пока… ...не получишь ответы на эти 10 вопросов. Как вы понимаете, нанимающая сторона на рынке вакансий Data Science проводит очень тщательный отбор в свою команду. К сожалению, дата сайентист не может поступать аналогичным образом и прособеседовать своего работодателя, но может задать интересующие его вопросы после интервью и найти много полезной информации самостоятельно в сети. В этой статье автор расскажет о 10 ключевых вопросах, на которые крайне желательно получить ответ до вашего трудоустройства. Читать...

Почему мы всё время начинаем и бросаем учить английский? Одна из причин — мы не знаем свой уровень языка. В итоге берёмся за контент, который нам не по силам. Например, сериал «Друзья» часто советуют смотреть тем, кто начинает учить язык, но в нём полно юмора, который начинающие пока понять не могут.  В итоге разрыв знаний удручает и мотивация снова падает. Если вы готовы дать английскому ещё один шанс, мы поможем поверить в свои силы и довести дело до конца. Приходите на бесплатную консультацию в Яндекс Практикум: - Проведём устный тест на уровень языка, - Покажем, чего реально добиться за полгода изучения, - Расскажем, как наши курсы помогут достичь цели.   Записаться

​​💪Страдающее ML: как мы автоматизировали проверку данных, чтобы не было мучительно больно  Год назад авторы разработали систему, которая показывает, где и насколько данные плохи, а инженерам остаётся только разобраться почему. Раньше они сначала вручную выясняли, что в данных пошло не так, а теперь есть система, которая даёт подсказки. Вы узнаете об алгоритме, лежащем в основе системы, и о том, что она сейчас собой представляет и как используется в наших бизнес-процессах. Читать...

​​🧠Как не попасть в яму с помощью нейронных сетей: технологии приходят на помощь коммунальщикам Автор - Андрей Соловьёв DS в Сбере. Вероятно, практически каждый читатель этой статьи сталкивался с проблемными дорогами, если вы автомобилист, или тротуарами, если вы пешеход. Плохие дороги — одна из актуальнейших проблем любой страны. Сегодня поговорим о том, как технологии могут помочь решить эту проблему. Читать...

​​29 марта в 19:00 ШАД Helper проводит вебинар по теме «Подготовка к вступительным экзаменам в ШАД». Мы расскажем какими способами можно готовиться к вступительным испытаниям, исходя из ваших ресурсов (временных и материальных).  О чем вебинар?  - Поговорим про поступление в ШАД  ⁃ Обсудим несколько математических сюжетов из программы поступления в ШАД  ⁃ Расскажем про ШАД Helper, как происходит обучение  ⁃ Познакомим вас с нашими преподавателями Гости эфира:  Александр Лыков — академический руководитель в ШАД Helper. Андрей Канунников — преподаватель по алгебре и дискретной математике в ШАД Helper.  + специальный гость — выпускник ШАД. В конце вебинара каждый участник получит от нас бонус! Регистрация по ссылке 👉🏼https://clck.ru/33reG9 Telegram ШАД Helper

​​29 марта в 19:00 ШАД Helper проводит вебинар по теме «Подготовка к вступительным экзаменам в ШАД». Мы расскажем какими способами можно готовиться к вступительным испытаниям, исходя из ваших ресурсов (временных и материальных).  О чем вебинар?  - Поговорим про поступление в ШАД  ⁃ Обсудим несколько математических сюжетов из программы поступления в ШАД  ⁃ Расскажем про ШАД Helper, как происходит обучение  ⁃ Познакомим вас с нашими преподавателями Гости эфира:  Александр Лыков — академический руководитель в ШАД Helper. Андрей Канунников — преподаватель по алгебре и дискретной математике в ШАД Helper.  + специальный гость — выпускник ШАД. В конце вебинара каждый участник получит от нас бонус! Регистрация по ссылке 👉🏼https://clck.ru/33reG9 Telegram ШАД Helper

​​💥Переносим свою картину мира в чат-бота на базе GPT-3 У автора возникла идея - что если попробовать доучить сеть так, чтобы она имитировала картину мира определенного человека? Автор покажет в этой статье как можно обучить GPT-3 (в версии davinchi-003) на своей картине мира и засунуть её внутрь телеграм-бота, потратив на всё всего несколько долларов. Читать...

​​🔥Как рождается, живет и умирает машинное обучение внутри компании? Автор поделится опытом внедрения машинного обучения: как компании работают с бизнес-метриками и данными, где в иерархии потребностей компании находится ML и как довести проект до реальной бизнес-пользы.  Читать...

​​😎Зачем мы моделируем импульсные нейронные сети и с помощью чего это делаем Автор - Михаил Киселев, руководитель направления в отделе ИИ компании «Цифрум» (Росатом) и руководитель лаборатории нейроморфных вычислений в Чувашском государственном университете. Сегодня подниму тему импульсных нейронных сетей. Общее представление о том, что такое искусственные нейронные сети, есть, наверное, у всех. Многие представляют, зачем они нужны, как устроены, как работают. Речь пойдет об одной их разновидности — импульсных нейронных сетях Читать...

​​🍪Введение в диффузионные модели для генерации изображений – полное руководство В этой статье рассмотрим следующие темы в понятной и простой форме, понятной для любого новичка в захватывающем мире диффузионных моделей для генерации изображений. Читать...

​​Соревнование Data Fusion Contest 2023 в самом разгаре: 🔥У каждого участника есть шанс получить мерч от сообщества ODS. Поделись ссылкой на соревнование с другом и предупреди, чтобы он указал твой telegram-никнейм при регистрации в специальном поле “Откуда узнали о соревновании”. Каждую неделю мы будем разыгрывать наши брендированные футболки среди тех, кто пригласил больше всего участников 🎁 🔥В прошлую субботу мы объявили победителей первой фазы в задачах Атака и Защита, но в призовом фонде остались еще 1 400 000 руб. Участвуй в соревновании, сразись во втором турнире с решениями других участников и забери свой приз! Регистрируйся по ссылке и убедись на собственном примере, что Adversarial ML может быть увлекательным и о-о-очень полезным 😉

​​🤯10 идей применения искусственного интеллекта для бизнеса, маркетолога и фрилансера Примеры использования нейросетей в бизнесе с видео-инструкциями: консультации по бизнесу, работа с негативными отзывами, помощь с продвижением в сети и прочее. Читать...