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
​​🤔Прогноз покупки страховки клиентами туроператора В этой статье автор расскажет о своем проекте, в котором можно сделать прогноз покупки страховки клиентами туроператора методами ML. Читать...

​​🧐Sarsa: алгоритм, основные принципы и применение В данной статье мы рассмотрим определение SARSA и обсудим его значимость в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Читать...

Англоязычный канал на тему DS и MachineLearning. 👉 Welcome

​​😎Эволюция метрик качества машинного перевода — Часть 1 В этой статье автор расскажет об итогах своего погружения в тему: какие существуют метрики качества машинного перевода, как они эволюционировали и какие из них на сегодняшний день наиболее адекватны. Читать...

​​🤓Как мы с помощью Kubeflow Pipelines оптимизировали обучение ML-моделей В этой статье автор расскажет чем Kubeflow Pipelines может быть полезен ML-специалисту и как в нём без потери существующей кодовой базы можно запускать готовые пайплайны. Читать...

​​🔥 Двойная выгода: “Основы Python” + “Python для пентестера” со скидкой 20% До 13 июля приобретите пакет курсов "Основы Python" + "Python для пентестера" всего за 45000р вместо 57000р Максимальная выгода при максимальной пользе: изучите язык Python во всех его аспектах и используйте его для решения конкретных задач в области информационной безопасности.  Обучающая программа гарантирует комфортную нагрузку и получение необходимого объёма знаний. Наши кураторы на протяжении всего обучения будут проверять ваши решения, подсказывать наиболее оптимальные подходы и помогут вам достичь поставленных целей. ❗️ Спецпредложение доступно до 13 июля. Возможна оплата в рассрочку 📌 Узнать подробнее о курсах:Основы PythonPython для пентестера

​​😵‍💫Interpretability versus explainability: Интерпретируемость или объяснимость? В этой статье автор покажет разницу между explainable AI и interpreted AI, приведет примеры и небольшой монолог на тему: "что всё-таки важнее". Читать...

​​😎Распознаем лючки бензобаков В этой статье автор расскажет как сделать распознавании лючка горловины топливного бака. Читать...

​​🚀Почему Trino такой быстрый: динамические фильтры В этой статье автор расскажет, почему аналитические запросы часто содержат операции Join и сканируют таблицы большого размера, и как наличие динамических фильтров позволяет существенно сократить объем обрабатываемой информации, а также вы узнаете как динамические фильтры могут быть использованы, чтобы уменьшить количество данных, доставляемых до оператора Join. Читать...

​​🧐ML System Design: основные способы деплоя и тестирования моделей машинного обучения в продакшене В этой статье автор разберет популярные паттерны проектирования ML-систем, а также вы узнаете какой способ выбрать для деплоя модели в production. Читать...

​​😎Спиливаем spill-ы В этой статье рассмотрим, из-за чего Spill-ы в принципе возникают, разберем несколько видов Spill-ов, и как решить эту проблему. Читать...

​​🚀Оптимизации работы Jupyter notebook при помощи параллельных вычислений В данном статье я расскажу о возможностях применения параллельных вычислений в интерактивной среде Jupyter notebook языка Python. Читать...

​​😎Профилирование данных из СУБД Oracle с помощью DataHub и Great Expectations. Часть 2 В этой мы рассмотрим подключение Great Expectations к DBMS Oracle, сделаем ряд проверок качества данных, а также отправим результаты проверок в DataHub. Читать...

​​😲Почему Trino такой быстрый: архитектура оптимизатора SQL-запросов В данной статье мы рассмотрим, как устроен оптимизатор запросов в массивно-параллельном аналитическом SQL-движке Trino. Читать...

​​🤫Чей DAX сильнее? …или почему каждый пользователь должен влиять на развитие платформы В этой статье автор расскажет о том, каким образом можно развивать платформу и откуда появляются новые функции в Visiology. Читать...

​​😎Семантический слой для Аналитики ключевых метрик – dbt Metrics vs. Cube В этой статье автор рассмотрит что такое семантический слой, и в чем разница между Метрикой и Витриной данных. Читать...

​​Yandex Cloud приглашает на Data Open Source Day Это первая конференция от Yandex Cloud про Open Source инструменты для обработки данных и создания корпоративных хранилищ. В программе Data Open Source Day: 🔹 Реальные бизнес-задачи, которые можно решать с помощью Open Source продуктов. 🔹 Эксперты из OZON, Яндекс, Битрикс24 и других компаний расскажут, как технологии с открытым исходным кодом помогают им в работе. 🔹 Какой вклад команда Yandex Cloud вносит в развитие ClickHouse® и Greenplum® . 🔹 Open Source продукты Яндекса для работы с данными: расскажем про YDB и YTsaurus. Также вас ждёт доклад Яндекс Игр об опыте использования управляемых сервисов PostgreSQL, Redis, YDB. Рассказ о том, как Open Source помогает науке и при чём здесь озеро Байкал. 🗓 11 июля 2023, в 15:00. Участие бесплатное. Регистрация по ссылке.

​​🤔Как мы делали скоринг на микросервисной архитектуре руками не-программистов В этой статье автор расскажет, почему во многих чувствительных областях нейросети никогда не заменят человека, и почему становится стандартом постепенный переход к микросервисной архитектуре, а также вы узнаете почему ключевая проблема заключалась в совмещении разных языков программирования. Читать...

​​🧑🏼‍💻Профилирование данных из СУБД Oracle с помощью DataHub и Great Expectations. Часть 1 В этой статье автор расскажет о проблемах, которые возникли в ходе интеграции, а также поделимся найденными решениями для их устранения. Читать...

​​Продолжается прием научных статей по искусственному интеллекту и машинному обучению на конкурс международной конференции AI Journey 2023 За лучшую статью автор получит 1 миллион рублей. Наиболее интересные работы будут опубликованы в научном журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание индексируется в крупнейших библиографических базах данных научного цитирования.  Авторы также смогут выступить с докладами на международной конференции AI Journey 2023. Свою работу можно подать на сайте AI Journey до 31.07. Важно, чтобы статья была написана на русском или английском языке, содержала ранее не опубликованные материалы и была оформлена по правилам конкурса.  Не упустите шанс проявить себя в научной сфере и участвуйте в конкурсе. Еще не поздно!