Data Fusion
Kanalga Telegram’da o‘tish
Официальный канал проекта Data Fusion и comDS — Data Science-сообщества ВТБ 💙
Ko'proq ko'rsatish5 370
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
Ma'lumot yo'q7 kun
Ma'lumot yo'q30 kun
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Ma'lumot yo'q
Muammo bormi? Iltimos, sahifani yangilang yoki bizning qo'llab-quvvatlash boshqaruvchimizga murojaat qiling>.
Taglar buluti
Ma'lumot yo'q
Muammo bormi? Iltimos, sahifani yangilang yoki bizning qo'llab-quvvatlash boshqaruvchimizga murojaat qiling>.
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Sentabr '23Sen '23
Sentabr '23
+2
0 kanalda
Avgust '23
+3
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+4
0 kanalda
Get PRO
Iyun '230
0 kanalda
Get PRO
May '23
+5
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+358
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+483
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+15
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+13
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+212
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 24 Sentabr | 0 | |||
| 23 Sentabr | 0 | |||
| 22 Sentabr | 0 | |||
| 21 Sentabr | 0 | |||
| 20 Sentabr | 0 | |||
| 19 Sentabr | 0 | |||
| 18 Sentabr | 0 | |||
| 17 Sentabr | 0 | |||
| 16 Sentabr | +1 | |||
| 15 Sentabr | +1 | |||
| 14 Sentabr | 0 | |||
| 13 Sentabr | 0 | |||
| 12 Sentabr | 0 | |||
| 11 Sentabr | 0 | |||
| 10 Sentabr | 0 | |||
| 09 Sentabr | 0 | |||
| 08 Sentabr | 0 | |||
| 07 Sentabr | 0 | |||
| 06 Sentabr | 0 | |||
| 05 Sentabr | 0 | |||
| 04 Sentabr | 0 | |||
| 03 Sentabr | 0 | |||
| 02 Sentabr | 0 | |||
| 01 Sentabr | 0 |
Kanal postlari
+7
💪Маленькие модели — большие возможности?
Малые языковые модели (SLM) всё чаще оказываются в центре внимания: они требуют меньше ресурсов, быстрее работают и могут решать вполне серьёзные задачи.
Но действительно ли SLM способны конкурировать с LLM? Где их преимущества становятся особенно заметны — и в каких сценариях они пока уступают?
В карточках собрали ключевое: от сценариев применения SLM до их ограничений и возможного места в AI-архитектурах.
📌Подробнее в статье на Хабре
| 2 | Matn yo'q... | 863 |
| 3 |  Привет, меня зовут Анна Ширшова, и я с детства занимаюсь театром. А еще руковожу 4-мя командами разработки ИИ-решений для розничного бизнеса в ВТБ. Казалось бы, между актерской деятельностью и ML нет ничего общего, но это не так — и навыки, полученные в одной из этих областей, я применяю и в другой: от публичных выступлений и переговоров до управления командами и решения нестандартных задач.
Мы взяли у Ани интервью и сделали статью про то, как актерское мастерство помогает руководителю DS-команды.
Читай тут 💙 | 982 |
| 4 |  Учить других — и учиться самому: зачем наши DS-ы становятся менторами
Алексей Пустынников и Даниил Ушаков – Data Scientist-ы ВТБ и по совместительству наставники образовательных программ для школьников. Ребята не раз готовили задания и датасеты для участников «Больших Вызовов» от Сириуса, «Весенних школ» от НИУ ВШЭ. А недавно Даня и Лёша погружали в проект по GeoRAG участников Международного фестиваля молодёжи в Екатеринбурге.
Мы решили узнать, что ими движет? Почему им снова и снова хочется возвращаться к менторству и работе со школьниками?
➡️ Подробнее читай тут | 1 248 |
| 5 |  +8От «магии» к пониманию: знакомим школьников из разных стран с GeoRAG
Вчера мы вернулись с Международного фестиваля молодёжи в Екатеринбурге, где 1000 школьников из более чем 100 стран знакомились с новыми направлениями и пробовали себя в разных проектах, в том числе технологических.
Наставниками от ВТБ стали наши Data Scientist-ы Алексей Пустынников и Даниил Ушаков. Они познакомили участников с GeoRAG — чатом, который рекомендует места и учитывает не только географию, но и смысл запроса. Например, помогает найти не просто ближайшую кофейню, а тихое и уютное место для работы, учитывая отзывы, удалённость и рейтинг.
Лекции, семинары, практика и консультации помогли школьникам разобраться в технологии и попробовать создать собственные решения. Завершилась работа выставкой проектов, где участники презентовали свои идеи гостям из разных стран на английском языке.
«Несмотря на то, что многие из участников были далеки от IT, они отметили, что это был очень интересный и уникальный опыт: ребята узнали много нового и прикоснулись к тому, что раньше казалось магией», — поделился Даниил Ушаков.
В конце ребята подвели итоги совместной рефлексией с участниками и услышали много положительных отзывов и благодарностей.💙 | 1 423 |
| 6 |  Video xabar | 1 236 |
| 7 | 😼Наглядно про CatBoost в новой статье на Хабре
Привет! Я Федор Тарасов, занимаюсь машинным обучением в команде collection стрима моделирования розничного бизнеса в Департаменте анализа данных и моделирования банка ВТБ.
Как обучается классификатор CatBoost? В статье на Хабре разберем вывод функции потерь, градиентов и гессианов, выбор сплитов и расчёт ответов листьев. Затем на небольшом датасете шаг за шагом воспроизведём вычисления в Excel и учебной реализации на Python и сравним результаты с библиотекой.
Будет полезно всем, кто знаком с основами градиентного бустинга, хочет разобраться в деталях работы CatBoost и не боится большого количества математических формул.
➡️ Читай на Хабре | 1 278 |
| 8 |  +4💡Обзор исследования — «Джейлбрейк ИИ: как взламывают LLM»
Сегодня LLM лежат в основе множества приложений — от чат-ботов до генерации кода. Но где больше возможностей, больше и риска: злоумышленники активно исследуют способы обхода встроенных ограничений, извлечения конфиденциальной информации и манипулирования поведением моделей.
Особое внимание сегодня привлекают LLM-агенты — автономные системы, которые используют языковые модели для планирования и выполнения действий: успешный взлом может привести не только к некорректному ответу, но и к реальным действиям, например, несанкционированным транзакциям.
Наш Data Scientist Владимир Фуфаев разобрал исследование A Survey of Jailbreaking Attacks on Large Language and Multimodal Models — большой обзор методов защиты и взлома LLM, а также подборка датасетов для калибровки механизмов защиты.
🗂 Сохраняй себе — внутри 65 работ, датасеты для тестирования защиты и много практических примеров. | 1 402 |
| 9 |  💬Агентные LLM vs классический ML: где реальный бизнес-эффект?
Меня зовут Павел Смирнов, я лидер команды «Управление капиталом» в департаменте анализа данных и моделирования ВТБ. Мы уже несколько лет работаем над продуктом «Умный портфель» и хотим объединить наши classic ML-модели управления капиталом с agentic AI. Цель — достичь реального улучшения таких бизнес-метрик как воронки продаж, средства под управлением и комиссионный доход.
Как извлекать value для бизнеса из LLM?
1️⃣Не стоит внедрять agentic AI вне конкретных пользовательских use cases
2️⃣LLM неплохо понимает естественный язык — перевод запроса пользователя в цепочку действий и есть основной источник потенциального value
3️⃣LLM разумно использовать как классификатор намерения клиента
4️⃣Задача заказчика часто решается не одной моделью, а каскадом из нескольких classic ML-моделей — тогда agentic AI удобно использовать как оркестратор, а модели как tools
Подробнее буду рассказывать на Scoring Day 23 сентября. | 1 289 |
| 10 |  +2🪶Нейросеть уже дописывает романы. А сможет ли она понять Толстого?
4 сентября на Московской международной книжной ярмарке мы проведем сессию «Нейросеть как новый читатель: что будет с классикой в эпоху ИИ».
Поговорим о том, как ИИ меняет наше отношение к культуре и искусству — нужны ли классике новые смыслы, станет ли нейросеть посредником между человеком и искусством и сможет ли ИИ придумывать новые сюжеты и «культурные коды» цивилизации.
Модератор: Денис Суржко, заместитель руководителя Департамента анализа данных и моделирования, вице-президент, ВТБ
Спикеры:
- Лев Наумов — писатель, культуролог, главный редактор издательства «Выргород», исследователь искусственного интеллекта
- Константин Воронцов — профессор РАН, МГУ, МФТИ
- Саша Золотовицкий — театральный режиссер
- Владимир Алипов — нейробиолог, популяризатор науки, врач
😎Не пройди мимо яркого стенда ВТБ — там будет представлена арт-инсталляция с четырьмя классиками: Пушкиным, Гоголем, Толстым и Достоевским. На стенде можно проштамповать книжную покупку экслибрисом с автографом любого из четырех классиков.
📍4 сентября, 15:00–15:45,
Гостиный двор
До встречи на книжной ярмарке! | 1 351 |
| 11 |  +8📅Слышу голос из прекрасного далека
1 сентября — день, который на пару минут возвращает нас в детство. Кто-то со светлой грустью вспоминает школьную пору, а кто-то с облегчением, что фраза «достаем двойные листочки» больше не вызывает паники.
Тогда мы еще не знали, кем станем, но уже мечтали о будущем. Мы решили ненадолго вернуться в прошлое и посмотреть, как наши детские мечты воплотились во взрослой жизни.
Листай карточки и пиши в комментариях: кем ты мечтал(-а) стать, когда вырастешь, и чем занимаешься сейчас? 💙 | 1 572 |
| 12 |  +7Лето 2026: dataset loading… 95%
Последняя неделя лета — самое время вспомнить, каким оно было.
Мы собрали летние атрибуты наших дата-сайентистов: где были, чем занимались и что запомнилось больше всего.
Листай карточки и делись в комментариях итогами своего лета😎
Еще больше летних впечатлений смотри в каналах Ecom.tech, MAGNIT TECH, Lamoda Tech, RWB Тех и Купер.тех | 1 703 |
| 13 |  ⚡Как мы автоматизировали обработку клиентских обращений с помощью ML
Каждый день в Центр клиентской поддержки поступают тысячи обращений — звонки, письма, чаты, полноценные вопросы и обрывки фраз. Как автоматизировать их обработку и при этом не потерять суть запроса клиента?
В своей статье я, Дмитрий Тимохин, DS Team Lead, рассказываю, как мы разрабатывали сервис анализа и категоризации клиентских обращений для центра клиентской поддержки корпоративно-инвестиционного бизнеса.
📌 Читай на Хабре | 1 535 |
| 14 |  +8💡Что почитать, если работаешь с разработкой ПО?
Пополняем ваш to-read-list рекомендациями от Алексея Пустынникова, тимлида GeoML-команды ВТБ.
📌 Сохраняй подборку, чтобы не потерять
Какими книжками пополнил бы список? Пиши в комментариях! | 1 454 |
| 15 |  📌Подборка курсов по работе с данными — ч.2
Пришло время 2-ой части (первая тут) рекомендуемых курсов от Василия Сизова, DS Team Lead и лидера кластера «CRM и клиентский опыт»:
🔵Статистика и A/B-тестирование
Статистика, доверительные интервалы, бутстрап, эксперименты и методы повышения чувствительности
• Сбор и анализ данных в Python
• Математическая статистика и A/B-тестирование
• Статистические методы анализа данных
• Симулятор A/B-тестов
• Теория и практика онлайн-экспериментов
🔵Python
От базового синтаксиса до ООП, паттернов проектирования и инженерных практик
• Объектно-ориентированное программирование (ООП) на Python
• Рефакторинг и паттерны
🔵Алгоритмы и структуры данных
То, что обычно спрашивают на собеседованиях :)
• Алгоритмы и структуры данных
🔵Работа с фреймворками (FastAPI/Flask/Django), асинхронность
Обертка модели в API, понимание RESTApi
• Python-разработчик
• Асинхронный Python
• Многопоточный Python
• Телеграм-боты на Python и AIOgram. Введение в профессию
• Телеграм-боты на Python: продвинутый уровень
Сохраняй подборку себе и делись с коллегами! | 1 449 |
| 16 |  +5топ-5 статей с ICML по нашему мнению
На Урбан ML один из самых популярных докладов был ICML Insights 2026, где Тимур Лиджиев (ML-инженер ВТБ) рассказывал про статьи, которые ему больше всего понравились на ICML 2026 в Сеуле.
Читайте в карточках о чем были публикации и переходите по ссылкам, чтобы узнать подробнее:
1⃣To Grok Grokking: Provable Grokking in Ridge Regression
2⃣How much do language models memorize?
3⃣What Intermediate Layers Know
4⃣Transformers Linearly Represent World Models
5⃣The Flexibility Trap | 1 335 |
| 17 |  📌Подборка курсов по работе с данными — ч.1
Август как на вечер воскресенья — вроде еще наслаждаешься летом, но уже планируешь, как провести неделю осень. Если давно хотел прокачать харды, самое время составить свой образовательный трек!
Топ курсов от Василия Сизова, DS Team Lead и лидера кластера «CRM и клиентский опыт»:
🔵Классический ML
Логистическая регрессия, бустинги, валидация, отбор признаков, интерпретация метрик.
• Основы машинного обучения
• Продвинутые методы машинного обучения
🔵RecSys
Базовые алгоритмы рекомендаций и современные архитектуры (BERT4Rec, SASRec, Caser)
• MTC. Your First RecSys
• Your Second RecSys
🔵Uplift-моделирование
Оценка эффекта воздействия и основные мета-модели
• Курс по uplift моделированию
🔵NLP
TF-IDF, эмбеддинги, BERT, NER, анализ тональности и современные NLP-модели
• Анализ текстовых данных
• NLP Course от Яндекса
• Deep Learning School (2 семестр)
🔵LLM
Prompting, fine-tuning, инференс, квантизация и ускорение моделей
• Large Language Models
• Hugging Face LLM Course
• Prompting — 1, 2, 3
• Ускорение нейросетей
🔵CV
Работа с изображениями + OCR
• Deep Learning School (1 семестр)
🔵Speech Processing
Обработка и анализ аудио
• Speech Processing Course
Сохраняй подборку себе и делись с коллегами! | 1 506 |
| 18 |  +8Чем запомнился Урбан ML
2 августа в ЗИЛ LOFT собралось 547 ML-специалистов. Успели всё:
🔵послушать выступления по RecSys, LLM, антифроду, NLP и другим темам;
🔵пообщаться с экспертами по Data Science, обменяться опытом;
🔵активно провести время за пределами: сразиться в шахматном турнире с ИИ, зарубиться за теннисным столом и забросить трехочковый в баскетбольное кольцо.
В общем, получилось жарко во всех смыслах (на улице было +30).
⚡Лучшие моменты — в фотоальбоме, а презентации спикеров — на диске.
Спасибо, что были с нами. До встречи на следующих мероприятиях! | 1 392 |
| 19 |  +7Соберем воспоминания с Урбан ML!
В комментариях к посту будем делиться атмосферой и моментами.
Админ канала мечтает объединить участников и собрать лучшие воспоминания об этом дне. Без вашей помощи не обойтись:)
Под этим постом можно:
▶️постить фото и кружочки;
🔥делиться эмоциями, инсайтами и любимыми докладами;
❓задавать вопросы;
🤝 знакомиться и искать людей с похожими интересами;
⚡подарить свой голос каналу.
Поехали! | 1 544 |
| 20 | Любовь к математике — это навсегда. Согласны?
В этом убедился наш data scientist Антон Некрасов. В университете на физико-техническом факультете Антон с удовольствием изучал математику и SQL. Но после выпуска пошёл работать не по специальности и построил успешную карьеру совершенно в другой сфере.
Казалось бы, всё сложилось. Но однажды захотелось кардинально изменить профессиональный путь. И тогда Антон вспомнил, как в студенческие годы увлекался математикой.
Это и привело его в машинное обучение. Сегодня Антон — data scientist в ВТБ.
В карточках — история о смене профессии, поиске своего дела и о том, как увлечение математикой спустя годы определило новый карьерный путь.💙 | 1 432 |
