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 19 943 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 685-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 644-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 943 obunachiga ega bo‘ldi.

01 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -97 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 6.61% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.18% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 319 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 835 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. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 02 Iyul, 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.

19 943
Obunachilar
-324 soatlar
-397 kunlar
-9730 kunlar
Postlar arxiv
Коты в коробочках, или Компактные структуры данных Читать...

Уходя уходи: почему не стоит принимать контроффер Читать...

Лучшие IT-выступления 2019 по версии Tproger: Data Science Смотреть...

Введение в ML для Java-разработчиков #1 / Задачи ML. Смотреть...

Введение в математическую логику 1. Базовые понятия - Смотреть... 2. Представление функций - Смотреть... 3. Самая сложная логическая задача - Смотреть... 4. Предикаты и кванторы - Смотреть... 5. Теории: интуиции - Смотреть... 6. Парадоксы и заключение

Визуализация границ решения классификатора на основе изображений. Читать...
Визуализация границ решения классификатора на основе изображений. Читать...

Как стать более ценным программистом Читать...

Алгоритмическая теория игр, курс лекций. Лектор — Михаил Вялый. Лекция 1 - Смотреть... Лекция 2 - Смотреть... Лекция 3 - Смотреть... Лекция 4 - Смотреть... Лекция 5 - Смотреть... Лекция 6 - Смотреть... Лекция 7 - Смотреть... Лекция 8 - Смотреть... Лекция 9 - Смотреть... Лекция 10 - Смотреть...

How to Learn Data Science for Free [EN] - хорошая статья, которая описывает путь обучения Data Science, включая ресурсы. Читать...

AI для людей: простыми словами о технологиях Читать...
AI для людей: простыми словами о технологиях Читать...

От избытка информации мы теряем внимание. Сейчас информации так много, что большая часть энергии уходит только на то, чтобы отсеять ту, которая нам не подходит. Разработчик и автор этого канала делает это за вас и рассказывает вкратце о том, что читает, оставляя за вами только выбор прочесть статью полностью или нет

Мы не можем доверять ИИ-системам, построенным на одном лишь глубоком обучении Читать...
Мы не можем доверять ИИ-системам, построенным на одном лишь глубоком обучении Читать...

Компания Ralient в рамках международного форума Autonet 2019 11 октября представила свой первый прототип беспилотного электрического шаттла R-shuttle. Это грузовой малотоннажный транспорт общей массой до 3,5 тонн. Шаттл будет в беспилотном режиме работать в городах и между ними. Запас хода электрического шаттла составит до 420 километров. Проект позволяет избежать долгой зарядки машины за счет созданий станций по быстрой замене аккумуляторных батарей. Компания планирует запустить свои шаттлы уже 2023 году для доставки грузов в магазины крупных ретейлеров. R-shuttle позволит в несколько раз снизить стоимость доставки для транспортных компаний. Ralient занимается разработкой системы беспилотного управления и проектированием шаттла. На текущий момент компания приступила к испытаниям шаттла на полигонах. Основой беспилотного шаттла служит система Mimir которая при помощи нейросетей и глубокого обучения, сочетает в себе функции управления, компьютерного зрения, предсказания дорожной обстановки и построения оптимального маршрута. Частная компания Ralient была основана в 2018 году в Санкт-Петербурге. На текущий момент основным проектом компании является R-shuttle и система беспилотного управления Mimir. ВИДЕО: https://www.youtube.com/watch?v=CNxXLOglRNk

Учебный план освоения глубокого обучения и нейросетей за 6 недель Читать...

Сегодня хочу порекомендовать уютный канал нашей боевой подруги Дашбордец. Даша подробно рассказывает как построить визуализацию так, чтобы dashboard выполнил свою задачу и помог пользователю принять решение. От методов бизнес-анализа до реализации на BI. Вкусные графики, интересные фичи и много другое. Подписывайтесь, там интересно.

25 прикольных вопросов для собеседования по машинному обучению Читать...

Алгоритм вычисления корня n-ой степени из произвольного положительного числа Читать...
Алгоритм вычисления корня n-ой степени из произвольного положительного числа Читать...

Тренды и прогнозы в Natural Language Processing Читать...

Big Data от А до Я. Часть 2: Hadoop Читать...