Data Science
39.9K subscribers
1.53K photos
2 videos
47 files
1.97K links
DS
По всем вопросам- @haarrp

@ai_machinelearning_big_data - machine learning

@pythonl - Python

@itchannels_telegram - 🔥 best it channels

@ArtificialIntelligencedl - AI

@pythonlbooks-📚

@programming_books_it -📚

Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
加入频道
Андрей Рыбинцев, более 10 лет развивавший ИИ в Авито, стал управляющим директором по ИИ и вошел в состав правления. Сейчас платформа масштабирует внедрение ИИ в продукты, сервисы и внутренние процессы компании.

Теперь все ключевые ИИ-команды компании — около 900 специалистов из департаментов Data Science, Поиска и Рекомендаций, Аналитики данных — объединятся под его управлением. Также в компании будет сформирован новый кластер AI Experience, который сосредоточится на развитии ассистентов на базе генеративного ИИ.

По словам Рыбинцева, он с командой планирует масштабировать уже работающие решения и внедрить новые технологии, которые будут ощутимы для миллионов пользователей и тысяч бизнесов по всей стране.

Рыбинцев стоял у истоков построения ИИ-инфраструктуры в компании: внедрял Trust & Safety, антифрод, развивал ML-модерацию, масштабировал Data Science. Под его руководством также было запущено семейство генеративных моделей — текстовая A-Vibe и мультимодальная A-Vision.
Schmidhuber’s Fast-Weight work of 1991-92 introduced an explicit mechanism for token-to-token interaction inside recurrent neural networks (RNNs).

Each time step wrote an outer-product fast weight that linked the current hidden state (a “key”) with a “value.”

📚Статья

@datascienceiot
The Many Faces of Information Geometry

📚 Read

@datascienceiot
An introduction to the symmetric group algebra

📚 Читать

@datascienceiot
Matrix Calculus (for Machine Learning and Beyond)


📚 Читать

@datascienceiot
Рекомендательные сис#темы пыtаю9тся пре$дсkaзать, какие о!бъекty buдут инте@ресны поlз0вате&лю, имeя опр*д*л*nnyu info%рмаtciu о 1go пr0f1le_8xZ$@.

Кажется, анонсируют событие про нейронки и реком!
DSPy SIMBA explained

📚 Читать

@datascienceiot
Fine-tuning with gpt-oss and Hugging Face Transformers

📚 cookbook

@datascienceiot
На ИТ-Пикнике планируют поднять темы о том, как ИИ учится рассуждать, как устроено автономное вождение, зачем людям нужен опенсорс и кто кого доучит: GenAI или платформы. Крупнейший ИТ-фестиваль пройдет уже в следующую субботу.

@datascienceiot
Share Your Attention: Transformer Weight Sharing via Matrix-based Dictionary Learning

📚 Read

@datascienceiot
Неформально про реком
Глитч нейросети — это база, а ивент AI VK & Pro в «оригинале» — повод собраться и узнать, как меняются рекомендательные системы.

27 августа VK проводит AI VK & Pro — закрытый митап про RecSys и ML. Где соберутся крутые ML-инженеры, исследователи и разработчики.

В программе доклады от ML-лидов VK. Поговорим про Discovery Platform, продовые трансформеры и мультимодальные модели.
Приходите задать вопросы, поделиться опытом и поглитчевать среди своих в неформальной обстановке. А после — афтепати: винил, сигары, вино и покер.


📍 Москва, только офлайн
📅 27 августа, сбор с 18:00
🎟 Вход по регистрации
When AIs Judge AIs: The Rise of Agent-as-a-Judge Evaluation for LLMs

📚 Read

@datascienceiot
Современное ИТ-образование с фокусом на реальные потребности рынка и индивидуальным подходом к студенту — то, что поможет тебе окрепнуть как специалисту и усилить карьеру.

В магистратуре Центрального университета ты получишь опыт работы в ИТ-компаниях уровня Т-Банка, Яндекса, Авито уже во время учебы. Средняя зарплата студентов — 195 000 ₽.

Что тебя ждет:
• Грант до 75% на все время обучения.
• Закрепление теории на задачах от бизнеса.
• Стажировки в крупных компаниях и трудоустройство.
• Индивидуальный наставник, чтобы достигать целей.
• Занятия по вечерам и выходным.
• Диплом о высшем образовании государственного образца.

Подавай заявку до 24 августа: ссылка
GPT-5 prompting guide

📚 Read

@datascienceiot
Как выбрать стэк для ML-задач на соревнованиях?

Разбираемся на примере E-CUP 2025 от Ozon Tech. В новой статье собрали рабочие инструменты для решения типичных заданий по машинному обучению:
1️⃣ Рекомендации: предсказание следующей покупки пользователя.
2️⃣ Логистика: автопланирование курьеров.
3️⃣ Контроль качества: автоматическое выявление поддельных товаров.

Эти задачи предстоит решить на E-CUP 2025. Регистрация открыта до 17 августа включительно

Статья поможет разобраться, какие инструменты из богатой экосистемы open-source проектов лучше использовать на соревновании:
🔹 Библиотеки и фреймворки для построения рекомендательных систем и маршрутизации.
🔹 Градиентный бустинг и графовые нейросети.
🔹 Оптимизация маршрутов и работа с геоданными.
🔹 Поиск аномалий и дефектов, работа с мультимодальными данными.

Если вы участвуете в соревновании или просто ищете надежный стэк для ML-прототипов — читайте и сохраняйте: https://cnrlink.com/ecup25articleds
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
CoAct-1: Computer-using Agents with Coding as Actions


📚 Read

@datascienceiot
Breaking the Sorting Barrier for Directed Single-Source Shortest Paths

📚 Читать

@datascienceiot
Data Scientist — одна из самых перспективных профессий 2025 года, по данным Мирового экономического форума 📊

Освоить эту профессию можно на курсе Нетологии — с погружением в практику, сопровождением ментора, поддержкой профессионального комьюнити и экспертов из Яндекса, Сбера, VK и Amazon.

В результате обучения вы:
- изучите Apache Spark, pandas, PostgreSQL и другие инструменты для обработки больших данных;
- научитесь применять технологии машинного обучения для решения бизнес-задач;
- отработаете навыки на реальных проектах компаний-партнёров: «Северстали», «Гринатома», Neoflex.

Чтобы ещё больше расширить скиллсет, сможете пройти бонусные модули по английскому языку, рекомендательным системам, нейросетям и deep learning.

Сейчас на курс действует скидка 40% — записывайтесь

Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wDk42d
Part I: Tricks or Traps? A Deep Dive into RL for LLM Reasoning

📚 Read

@datascienceiot
A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents

A New Paradigm Bridging Foundation Models and Lifelong Agentic Systems


📚 Читать

@datascienceiot