![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Ko'proq ko'rsatish![Tarmoq: Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
📈 Telegram kanali Data Science | Machinelearning [ru] analitikasi
Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 19 672 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 666-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 343-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 672 obunachiga ega bo‘ldi.
07 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -98 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 7.47% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.49% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 469 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 883 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 5 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.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 08 Noyabr, 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.
19 672
Obunachilar
-224 soatlar
-257 kun
-9830 kun
Postlar arxiv
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
Как использовать нейросети в обучении с подкреплением?
В чем недостатки классических алгоритмов и как нейросети помогают их решить? Узнайте на открытом практическом уроке от OTUS, где мы разберем:
- как реализовать алгоритм Q-learning на базе нейросети и что нам это даст;
- различные виды функции потерь и реализацию для алгоритма DQN (Deep Q-learning);
- дополнительные условия архитектуры нейросети, моделирующей поведение агента в алгоритме DQN.
Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences, опытный руководитель команд и преподаватель.
Встречаемся 13 июня в 20:00 мск в рамках курса «Reinforcement Learning». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/oVnA/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🌟 Новый этап в обучении LLM. Представили YaFSDP — это собственная разработка Яндекса для ускорения обучения больших языковых моделей
Её использование поможет ускорить обучение LLM с открытым исходным кодом до 25%. Кроме того, решение поможет оптимизировать использование графических процессоров (GPU).
Читать…
⚡️L-MAGIC: Language Model Assisted Generation of Images with Coherence
Новая модель может создавать качественные панорамные сцены на основе одного входного изображения и текстового промпта!
L-MAGIC использует предварительно обученные модели распространения и языка без тонкой настройки, обеспечивая нулевую производительность.
В сочетании с моделями условного распространения он может принимать различные способы ввода, включая, помимо прочего, текст, карты глубины, эскизы и цветные сценарии.
▪️Github: https://github.com/IntelLabs/MMPano
▪️Paper: https://arxiv.org/abs/2406.01843
▪️Project: https://zhipengcai.github.io/MMPano/
▪️Video: https://youtu.be/XDMNEzH4-Ec
@Devsp — Подписаться
VK ищет ML-лида для команды ранжирования видео и клипов
Обязанности: конструирование признаков для ранжирования, разработка и внедрение новых алгоритмов, работа с MapReduce и нейросетевое ранжирование.
Условия: гибкий график, топовая команда, возможность влиять на продукт, красивый офис и другие бонусы.
Откликнуться на вакансию можно на сайте или написать напрямую в телеграме https://t.me/ellinatsyra
🎙 Real-time in-browser speech recognition
Распознавание речи в браузере в режиме реального времени с помощью OpenAI Whisper!
Модель распознавания речи с 73 миллионами параметров, оптимизированная для вывода в Интернете.
▪️Сode: https://github.com/xenova/transformers.js/tree/v3/examples/webgpu-whisper
▪️Hf: https://huggingface.co/spaces/Xenova/realtime-whisper-webgpu
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• Мультиплеер Stable Audio, который можно запустить на Hugging Face
• NeRF-Insert — редактирование 3D-сцены с помощью текстового промпта или с помощью изображения
• Omost — использование мощи LLM, пишущих код, для генерации изображений
🎙 Real-time in-browser speech recognition
Распознавание речи в браузере в режиме реального времени с помощью OpenAI Whisper!
Модель распознавания речи с 73 миллионами параметров, оптимизированная для вывода в Интернете.
▪️Сode: https://github.com/xenova/transformers.js/tree/v3/examples/webgpu-whisper
▪️Hf: https://huggingface.co/spaces/Xenova/realtime-whisper-webgpu
@Devsp — Подписаться
😎NeRF-Insert — редактирование 3D-сцены с помощью текстового промпта или с помощью изображения
NeRF-Insert позволяет добавлять объект в 3D сцену с помощью мультимодальных входных сигналов.
Вставленный объект может быть описан с помощью текстовой строки или ссылочного изображения.
Пользователь может определить область закрашивания, нарисовав всего 2-3 ручные маски.
▶️Страничка NeRF-Insert
🟡Arxiv
@Devsp — Подписаться
⭐️Мультиплеер Stable Audio, который можно запустить на Hugging Face
Генерируйте аудио из текстового описания, делитесь и учитесь у других, как наилучшим образом использовать эту новую модель.
🤗 Попробовать на Hugging Face
@Devsp — Подписаться
⚡️ Qwen2 - самый крутой релиз откртых LLM со времен Llama 3!
Alibaba только что выпустили свое новое семейство мультиязычных моделей, которых превосходят по производительности Llama 3 по многим параметрам.
Серия Qwen2 включает базовые и настроенные по инструкции модели 5 размеров, включая Qwen2-0.5B, Qwen2-1.5B, Qwen2-7B, Qwen2-57B-A14B, Qwen2-72B.
📖 BLOG: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2/
🤗 HF collection: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen2-6659360b33528ced941e557f
🤖 https://modelscope.cn/organization/qwen
💻 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen2
@Devsp — Подписаться
⚡️Хочешь разработать решение технологического кейса для внедрения в работу НКО? Тогда регистрируйся на Smart Social: Хакатон!
🏆Гранты на 1 200 000 рублей!
Smart Social: Хакатон – это командное соревнование для программистов, дизайнеров, менеджеров, аналитиков и других IT-специалистов, которые в сжатые сроки решают технологическую задачу.
👨💻Кейсы:
- Инструмент для анонимизации документов пользователей сервиса «Просто спросить»;
- Алгоритм для систематизации архивных материалов;
- Сервис сбора информации для профилактики социально значимых заболеваний;
- Сервис для онлайн-записи на музейные мероприятия.
📆Даты хакатона: C 10 по 18 Июня 2024 г
📍Формат: Онлайн/Офлайн
🔥Дедлайн регистрации: 8 Июня, 23:59 (МСК)
Не нашел для себя задачу? Смотри еще кейсы по ссылке: https://tglink.io/43c37e2edbcd
🚀Сделай Добро – помоги НКО!
🌟Omost — использование мощи LLM, пишущих код, для генерации изображений
Omost — это проект по преобразованию возможностей кодирования LLM в возможности генерации изображений (или, точнее, создания изображений).
Он предоставляет модели LLM, которые будут писать коды для составления визуального содержимого изображений с помощью виртуального агента Omost Canvas.
В настоящее время мы предоставляем 3 предварительно обученные модели LLM, основанные на вариациях Llama3 и Phi3 (см. также примечания к модели в конце этой страницы).
🖥GitHub
🤗 Попробовать на Hugging Face
@Devsp — Подписаться
Давайте поможем Даше найти... что угодно
27 июня в 19:00 Data Science Meetup: Поиск от команды СберМаркета!
Соберёмся в нашем офисе, чтобы рассказать о секретах алгоритмов поиска: как разрабатывали и улучшали модель по исправлению опечаток, что такое межретейлерный поиск, и как он работает у нас.
В программе доклады и QA-сессия:
🔎 Как устроен Поиск в СберМаркете. Владимир Бугаевский, ML Team Lead в СберМаркете, поделится тем, как поисковые технологии улучшают пользовательский опыт в СберМаркете.
🔎 Нейросетевая модель для исправления опечаток в поисковых запросах. Анна Власова, ML-инженер в СберМаркете, расскажет о новой нейросетевой модели для исправления опечаток.
🔎 Ранжирование магазинов в межретейлерном поиске. Анна Южанина, ML-инженер в СберМаркете, расскажет о модели для ранжирования магазинов в зависимости от намерения и предпочтения пользователя.
Регистрируйтесь, количество мест в офлайне ограничено!
Реклама. ООО «ИНСТАМАРТ СЕРВИС», ИНН: 9705118142. Ерид: LjN8KZXna
🌟Dot — open-source приложение для локального разворачивания LLM, RAG и TTS для работы со своими документами
Dot — это автономное приложение с открытым исходным кодом, предназначенное для беспрепятственного взаимодействия с документами и файлами с использованием локальных LLM и поисковой дополненной генерации (RAG).
Он вдохновлен такими решениями, как Chat with RTX от Nvidia, обеспечивающими удобный интерфейс для тех, у кого нет опыта программирования.
Используя Phi-3 LLM по умолчанию, Dot обеспечивает доступность и простоту сразу после установки.
🖥GitHub
🟡Страничка Dot
@Devsp — Подписаться
😉Использование генеративного ИИ для автоматизации дата инжиниринга
В этой статье автор расскажет о генеративном искусственном интеллекте (Gen AI) и его использовании в инженерии данных, а также о LLM и ее характеристиках, способах использования в различных приложениях и важности качества данных и дизайна платформы данных для эффективного использования LLM-моделей.
Читать...
Приглашаем Data Engineer на проект «Прикладная аналитическая платформа Сбер B2C» ⚡️
Платформа позволяет создавать аналитические витрины на Data Lake по различным направлениям бизнеса. Мы анализируем клиентские пути, создаём синергию в продуктах и сервисах и формируем целостное предложение для сегментов.
Какие задачи будут в вашем планере:
👉 Ведение стримов разработки витрин.
👉 Управление жизненным циклом разработки витрин, умение находить правильный баланс между скоростью и качеством разработки.
👉 Организация внутрикомандных взаимодействий и мотивация.
Мы активно расширяемся и усиливаем нашу команду, поэтому сейчас ищем талантливых Lead/Senior/Middle Data Engineer с опытом разработки приложений на Spark от двух лет, Scala/Java, знанием конвейеров и инструментов CI/CD.
Читайте подробности и откликайтесь по ссылке 😉
