Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение: проверка на накрутку и качество аудитории

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

@dsproglib

Образование Технологии Искусственный интеллект

Все самое полезное для дата сайентиста в одном канале. Курс по Ai-агентам: https://clc.to/9L0Tqg По рекламе: @proglib_adv Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5b03124c8ba6dcaa121c9

Проверить канал на накрутку

Подписчики≈ 18 400

Просмотры на пост1 739

Дата проверки83 дня назад

Статистика обновлена6 дней назад

О канале

Канал для специалистов в области данных, публикующий полезные материалы, курсы и карьерные возможности в Data Science и Machine Learning.

Последние посты — смотреть канал онлайн

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение7 дней назад590 просмотров

🤩 Бесплатный курс по Visual GenAI: от DDPM до 3D В одном репозитории собрали полноценный graduate-level курс по современной генерации изображений, видео и 3D. Внутри: 🤩 DDPM, Score Matching, SDE/ODE; 🤩 Flow Matching и DPM-Solver; 🤩 Consistency Models, MeanFlow и генерация за несколько шагов; 🤩 авторегрессионная генерация изображений и видео; 🤩 ускорение diffusion-моделей: caching, sparse attentio…

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение8 дней назад894 просмотров

🧠 MIT: чем больше датасет, тем сложнее понять, что именно повлияло на ответ модели Свежая работа MIT по machine unlearning обнаружила интересный эффект: с ростом обучающего датасета связь между отдельными примерами и поведением модели становится менее очевидной. На практике это означает: — удалить конкретный пример из обучения ≠ гарантированно убрать его влияние на модель; — становится сложнее оп…

Показать ещё посты

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение9 дней назад1 050 просмотров

📄 Docling — мощный инструмент для разбора документов под задачи Data Science Если вы работаете с RAG, LLM, извлечением данных или документными пайплайнами, Docling — это как «универсальный загрузчик» для неструктурированных данных. Он не просто конвертирует файлы — он понимает структуру документов. Работает «plug-and-play» с: — LangChain — LlamaIndex — Haystack — CrewAI Плюс есть MCP-сервер, чтоб…

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение10 дней назад1 240 просмотров

📊 Matplotlib под рукой: всё главное для графиков и анализа Сохраняйте, пригодится не раз. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека дата-сайентиста #буст

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение11 дней назад1 370 просмотров

🐼 Pandas Cookbook: учимся анализу данных Специально для тех, кто хочет перейти от теории к практике, существует Pandas Cookbook — интерактивное руководство с примерами на реальных данных. 🔗 Начать обучение 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека дата-сайентиста #буст

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение12 дней назад1 370 просмотров

🗂 Большая подборка шпаргалок по ML и DS Делимся базой шпаргалок, которые закрывают 90% вопросов в жизни дата-сайентиста. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека дата-сайентиста #буст

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение12 дней назад1 330 просмотров

🎰 Contextual Multi-Armed Bandits — это «чит-код» для рекомендаций в реальном времени В отличие от классического ML, этот алгоритм учится на лету, балансируя между проверкой новых идей и показом проверенного контента. В первой части статьи — прототип на Python: симулируем поведение юзеров и настраиваем логику обучения, чтобы победить проблему «холодного старта». 🔗 Читать статью 📍 Навигация: Ваканс…

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение14 дней назад1 340 просмотров

🔥 Команда дня: einsum или как реализовать multi-head self-attention без единого цикла Если вы работаете с нейросетями, особенно с трансформерами, то, скорее всего, сталкивались с реализациями self-attention, переполненными циклами. Однако благодаря np.einsum можно выразить всю механику multi-head attention в компактной и векторизованной форме. Вот пример реализации: def multi_head_attention(X, W_…

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение17 дней назад1 220 просмотров

😬 После истории с удалённой прод-базой захотелось разобраться, что ещё агенты умудряются вытворять. Собрали несколько хороших разборов: реальные инциденты, safety drift, социальная инженерия и другие случаи, когда агент пошёл немного не туда. Если работаете с AI-агентами — подборка точно пригодится 👇

Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение17 дней назад1 480 просмотров

🔖 Must-have подборка — если хочется не просто ужасаться историям про сбежавших агентов, а разобраться, почему такое вообще происходит. 🔵 PocketOS и другие случаи, когда агенты действовали совсем не по плану Хороший разбор непредсказуемого поведения агентных систем — с конкретными кейсами. 🔵 Что AI-агенты уже успели сломать в проде Хроника июльских инцидентов: от атаки на Hugging Face до истории с…

Динамика канала

Сколько подписчиков у канала Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

У телеграмм-канала Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение сейчас ≈ 18 400 подписчиков.

Просмотры постов канала Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

В среднем посты телеграм-канала Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение набирают 1 739 просмотров.

Динамика подписчиков канала по дням

Частые вопросы о канале Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

Сколько подписчиков у Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение?

Сколько просмотров набирают посты Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение?

Стоит ли покупать рекламу в Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение?

Перед закупкой рекламы проверьте качество аудитории: TGScore оценивает риск накрутки, реальный охват и качество подписчиков канала Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение. Полный отчёт можно получить в боте.

Как проверить Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение на накрутку?

Отправьте @dsproglib боту TGScore — он соберёт открытые данные Telegram и покажет риск накрутки, подлинность просмотров и качество аудитории канала.

Сравнить с похожими

Проверка на накрутку

Перед закупкой рекламы проверьте качество аудитории канала

TGScore проверяет риск накрутки, реальный охват и качество подписчиков перед закупкой рекламы.

Получить полный отчёт в боте — первая проверка бесплатно

Бейдж для сайта

Разместите бейдж TGScore на своём сайте — он ведёт на эту страницу и показывает дату последней проверки канала.

Скопируйте код и вставьте его в HTML вашего сайта:

<a href="https://tgscore.ru/score/dsproglib"><img src="https://tgscore.ru/badge/dsproglib.svg" alt="Проверено TGScore — @dsproglib" height="44"></a>