🏆 AIeron | Data Feeling
Kanalga Telegram’da o‘tish
IT предприниматель и препод 🧑🏫 ex-ML лидер в Dodo Brands 🦤🍕 Прокачиваю людей в Data Science 🚀 Победитель Stepik Awards 🏆 Kaggle Expert 🤹♀️ Создатель mnogo-reels.ru и @big_llm_course РКН https://clik.now/datafeeling Алерон @Ale_v2
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali 🏆 AIeron | Data Feeling analitikasi
🏆 AIeron | Data Feeling (@datafeeling) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 14 212 obunachidan iborat bo'lib, Marketing toifasida 719-o'rinni va Rossiya mintaqasida 45 651-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 14 212 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -13 ga, so‘nggi 24 soatda esa -4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 21.37% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 9.00% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 036 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 278 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 27 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent лот, n8n, бразилия, пет, санкция kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“IT предприниматель и препод 🧑🏫
ex-ML лидер в Dodo Brands 🦤🍕
Прокачиваю людей в Data Science 🚀
Победитель Stepik Awards 🏆
Kaggle Expert 🤹♀️
Создатель mnogo-reels.ru и @big_llm_course
РКН https://clik.now/datafeeling
Алерон @Ale_v2”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 06 Noyabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Marketing toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
14 212
Obunachilar
-424 soatlar
-137 kun
-1330 kun
Postlar arxiv
14 213
Только началась в Москве суета с ограничениями - сразу взял билет и улетел DS’ить удаленно в Сочи ✈️
- Температура +20🌡
- Билет 1.5к
- Локдаун не меньше недели.
- Профилактика выгорания
Чем не повод сделать также?) 😅🤔
В личке готов рассказать, где снять комфортную студию в Сочи за 18к/месяц в 350 метрах от моря 🌅 Не реклама, но знайте, что так можно 🤫
Ниже тизер видео - с таким видом работоспособность подлетает до небес.
14 213
Поучаствовал в съемке бесплатного курса по DS от Мегафон.
Некоторых экспертов раньше смотрел, а теперь вместе с ними вовлекаю новых чемпиончиков в индустрию 🏆
Не реклама, просто рад запуску и промо-ролики курса интересные🚀 Приложу фрагмент:)
14 213
Трюк №11 - нормировка таргета🏔
Давно держал в голове этот трюк, но только недавно он сработал у меня на практике. 😎
Если целевая переменная имеет нестандартное распределение, то простое логарифмирование этой переменной может выровнять распределение в сторону нормального - это немного упростит задачу вашей модели.📈
По итогу точность подрастает, что очень приятно🔝. После предсказания производим обратное преобразование - потенцируем (возводим экспоненту в степень вашей переменной).🤓
Почему работает? Линейным моделям становится проще улавливать нелинейные зависимости 🏋️♀️
14 213
Увлекся испытательными соревнованиями от MADE 🧐 по рекомендательным системам. Как итог, поступил к ним на программу😳🏆
Если кто еще не слышал, то это продвинутая школа анализа больших данных от Mail.Ru. Как ШАД только более прикладная направленность.
Что меня подкупило - организаторы отбирают по результатам соревнования типо как на Kaggle. 💪
#что_ж_иду_в_MADE
#ШАД_пусть_отдохнет
#OzonMasters_тоже_пушка
14 213
👉 Ссылка на онлайн-встречу "Путь грандмастера Kaggle"
Залетайте:) Следующая такая возможность будет не скоро
14 213
Друзья,
Уже сегодня в 16:00 по Мск
👉 онлайн-встреча с грандмастером Kaggle.🏆🔥🚀
Спикер:
👉 Захар Чикишев,
- Выпускник МФТИ-04
- Большой опыт работы в Data Science
На встрече вы сможете задать любой вопрос Захару, а так же узнать о:
– опыте участия в Kaggle соревнованиях
– с чего начать новичку сейчас🤓
Лекция будет интересна тем, кто:
– интересуется Data Science
– планирует принять участие в одном из соревнований
👉Ссылка на zoom будет выложена чуть позже тут
14 213
#Трюк № 21 - Псевдолэйблы🤥
Если вам хочется докинуть в модель данных, чтоб поднять скор, то возьмите эти данные из теста.🤪
Звучит безумно, скажите вы, ведь там нет ответов - и будите правы! Однако Kaggle-волков это не останавливает.
Все просто. Обучаем модель на тренировочной выборке (train).
Размечаем тестовую выборку, которая предложена вам для отправки на лидер борд. (Теперь в тесте есть ответы).
Переобучаем модель на тренировочной + свеже-размеченном тестовой выборках.
Снова делаем предсказание на тестовой выборке и засылаем наш сабмит. 🎯
На моей практике, при хорошей модели и соотношении train:test примерно 3:1 это часто дает прирост точности.📈
Почему работает? У вашей модели больше данных, что дает ей чуть лучше выучиться. Да, в разметке будут ошибки, но будет и большинство правильных ответов. Последнее все компенсирует.⚔️
14 213
#Трюк №16 - фильтрация 🪣
Вы же тоже часто смотрите на важность признаков в вашей модели? Иначе как понять, на что обращает внимание ваша модель?!
И вот вы смотрите на гистограмму важности признаков, и что дальше?) Что с этим делать?) Ничего?
Вот вам трюк🏂 - заранее генерируем случайный признак и далее смело выбрасываем все признаки, которые рандомный признак отсек. Взлет скора модели гарантирован✈️
Почему это работает? Если случайный признак оказался важнее имеющихся, то скорее всего в них нет никакой полезной информации - разумнее их убрать из модели.
14 213
Саш, как подготовиться к собеседованию по Data Science? ⚔️ Где взять вопросы? Что читать? Можешь меня поспрашивать? 🤼♀️
Обычно всем кентам кидаю вот этот набор вопросов github.com/a-milenkin/testovoe 🗂 тут под 500 вопросов, не меньше. Прям не соскучишься. Сам перед собеседованиями гонял себя по нему 🏋️♀️ Это то что вам надо) 🎯
И хватит уже теряться при вопросе - что такое линейная регрессия📈
#собеседование #вопросы #до_мидла_за_ночь
14 213
Шафл, господа!!! 🔀
Что ж, теперь время писать историю - «как я выиграл свою первую медаль на Kaggle»🥉🥳😱
На 100 позиций вверх за ночь! 🚀Это чума 🤪
14 213
Думаю, стоит ли написать историю - Как я НЕ выиграл хакатон на Kaggle.😅 Не хватило 0.001 до 🥉 Смотри скрин)
Пишите в комментарии, если интересно как я потратил почти месяц пока фармил "CommonLit Readability Prize" и что в итоге приблизило меня к топ-10% 🏆😎
Если интересна сама задача, то надо было по текстам определять их сложность/читабельность.📖📝
14 213
За этот месяц раз 5 услышал слово "экстраполяция" в контексте методов машинного обучения, в итоге решил наконец-то почитать, что же это все несет в себе.🧞♂️ Да, конечно, я слышал и активно использовал feature importance, и даже SHAP, а какое-то время назад еще и LIME😎. Однако вот почитать и разобраться поглубже в этих все штуках и не только захотелось только сейчас.🧐 Собственно, рекомендую и Вам почитать вот эту статейку на стыке философии и ML👉 https://www.machinelearningmastery.ru/explainable-artificial-intelligence-part-2-model-interpretation-strategies-75d4afa6b739/
14 213
Speed up'ал, speed up'аю и буду speed up'ать свои сеточки на pytorch чтобы быстрее громить соперников на Kaggle.
Мир переворачивается, когда находишь для себя неочевидные, но простые пути решения проблем. Недавно задумался, насколько сильно можно ускорить тренировку сеточки и наткнулся на чек-лист путей ускорения.
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/kvs1ex/d_here_are_17_ways_of_making_pytorch_training/
"Automatic Mixed Precision" и "gradient clipping" были для меня в новинку. 😱 Дополнительно рекомендую еще познать технику "16-bit precision" ну и проверить возможность увеличения магического параметра - числа workes в Dataloader. 😎
Как итог, ускорил сетку в 6-7 раз убрав лишние переносы с gpu на cpu🤠
14 213
#лайфхаки
Поймал себя на периодическом подглядывании в эту статью.
Очень крутые штуки, которые упрощают работу с табличными датасетами в Jupyter Notebook #EDА.
№ 3 Jupyter DataTables и № 6 livelossplot - одни из моих любимых. Обязательно попробуйте!
https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/542870/?utm_source=facebook.com_flows&utm_medium=social&utm_campaign=%5Bperevod%5D-10-poleznyh-rasshireniy-dlya-dat
14 213
Когда начинаешь погружаться в DS - начинаешь работать с новым методом/алгоритмом, полезно иметь под рукой простые примеры кода с его использованием.
Ловите! Это блок индуса, который собрал простейшие примеры различных методов в одну кучу с кодом: https://thecleverprogrammer.com/2020/11/27/machine-learning-algorithms-with-python/
Про PyCaret и Auto-Sklearn сам впервые услышал 🤔
14 213
Всем привет!
Решил запустить свой канал. Буду рассказывать здесь про свой опыт в Data Science и лайфхаки
