آخرین پست‌های Small Data Science for Russian Adventurers (@smalldatascience) در تلگرام

پست‌های تلگرام Small Data Science for Russian Adventurers

Small Data Science for Russian Adventurers
БЕЗ ЧУЖОЙ РЕКЛАМЫ Авторский канал Александра Дьяконова (dyakonov.org)
машинное (machine learning) и
глубокое обучение (deep learning)
анализ данных (data mining)
наука о данных (data science)
ИИ (artificial intelligence)
математика (math)
и др.
ЕСТЬ ЧАТ;)
11,220 مشترک
297 عکس
3 ویدیو
آخرین به‌روزرسانی 11.03.2025 07:45

کانال‌های مشابه

Machinelearning
115,022 مشترک
Data Secrets
54,632 مشترک
Start Career in DS
11,987 مشترک

آخرین محتوای به اشتراک گذاشته شده توسط Small Data Science for Russian Adventurers در تلگرام

Small Data Science for Russian Adventurers

29 May, 10:31

16,740

#визуализация
Интерактивные материалы по детектированию сигналов (An Explorable Explanation of Signal Detection Theory). На самом деле, почти всё объяснение крутится вокруг ROC-кривой, но зато интересно и наглядно сделано.
https://decidables.github.io/
Small Data Science for Russian Adventurers

28 May, 09:52

14,399

#визуализация
Блог с классными визуализациями. Там есть на DS-темы (работа k-means, механизм внимания, линейная регрессия и т.п.), но есть красивые работы на общие темы (например, изменение климата).
https://yizhe-ang.github.io/
Small Data Science for Russian Adventurers

17 May, 16:59

14,797

#новость
Несколько ближайших дней открытых дверей по программам, связанным с AI/DS/ML...

Центральный университет: бакалавриат и магистратура
18 и 19 мая онлайн и офлайн (почти весь день в офисах VK/Tinkoff)
https://t.me/t_central_university/437


Бесплатная 2-х годичная программа AI Masters
23 мая в 16.00 (онлайн)
https://t.me/iai_msu/71

Можно скинуть поступающим и интересующимся.
А поскольку в этом канале много тех, кто уже выучился:
если есть желание попреподавать - пишите мне;)
Small Data Science for Russian Adventurers

07 May, 12:52

14,896

#книга
Сейчас в МЦНМО переиздали книгу Литвак Н., Райгородский А. Кому нужна математика?

Книга очень хорошая (примерно для 1 курса), там в каждой главе обсуждается прикладная задача, например, как вычислить число активных банковских карт по логам транзакций. А потом описываются алгоритмы решения, постепенно усложняя и доходя до лучших решений.

Кстати, если кто-то знает книги в таком стиле по ИИ - напишите в комментарии.

Это одна из первых книг в серии "Математические основы ИИ"... будет и продолжение;)
Small Data Science for Russian Adventurers

13 Mar, 18:47

14,168

#визуализация
Сайт с интересной спортивной инфографикой. Перед некоторыми крупными спортивными событиями делают красочные релизы с историями участников и оценкой шансов на победу. Например, на рис. статистика выступлений футбольных команд на чемпионатах мира.
https://stories.mundodeportivo.com/
Small Data Science for Russian Adventurers

19 Feb, 07:01

20,650

#блог
Хороший научно-популярный блог про математику
https://mathwithbaddrawings.com
- математика с плохими рисунками. Очень оригинальная манера подачи. У автора несколько книжек, переведённых на русский язык, наверное, наиболее занятная - это одноимённая Бен Орлин «Математика с дурацкими рисунками. Идеи, которые формируют нашу реальность». Некоторые считают её одной из лучших для школьного возраста, чтобы полюбить математику.
Small Data Science for Russian Adventurers

09 Feb, 15:53

17,879

#забавно

В известную коллекцию ложных корреляций
https://tylervigen.com/spurious-correlations
не так давно добавили объяснение этих корреляций с помощью ИИ, а также "научные" статьи, сгенерированные ИИ, которые их объясняют.
Small Data Science for Russian Adventurers

26 Jan, 11:57

19,125

#книга
Simovici D. A. CLUSTERING: Theoretical and Practical Aspects. – World Scientific, 2021.
Неплохая книга по кластеризации - для любителей жёсткой теории, сначала даётся большой математический обзор: ЧУМ, энтропия, выпуклые множества, гиперграфы, мультимножества (выше был пост про обобщённую энтропию - там рисунки из этой книги), потом уже разбираются алгоритмы кластеризации. Много теорем с доказательствами. Примеры кода на python и R (тут на чём удобнее, на том автор и писал). В приложении опять много математики: спектральные функции, проблема NP-полноты и т.п. Из минусов: нет как примеров практических кейсов кластеризации, так и каких-то советов для практиков.