Не попадитесь на накрученные каналы! Узнайте, не накручивает ли канал просмотры или
подписчиков
Проверить канал на накрутку
Телеграм канал «SQLpedia | Базы данных»
SQLpedia | Базы данных
1.2K
316
236
100
4.7K
Тут вы найдете всё, что связано с базами данных и sql, как для начинающих, так и для бывалых специалистов.
Сотрудничество: @Heykman
Сотрудничество: @Heykman
Подписчики
Всего
5 931
Сегодня
-1
Просмотров на пост
Всего
486
ER
Общий
8.18%
Динамика публикаций
Telemetr - сервис глубокой аналитики
телеграм-каналов
телеграм-каналов
Получите подробную информацию о каждом канале
Отберите самые эффективные каналы для
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
Анализируйте рекламные посты
и креативы
и креативы
Узнайте какие посты лучше сработали,
а какие хуже, даже если их давно удалили
а какие хуже, даже если их давно удалили
Оценивайте эффективность тематики и контента
Узнайте, какую тематику лучше не рекламировать
на канале, а какая зайдет на ура
на канале, а какая зайдет на ура
Показано 1 из 1 217 постов
Смотреть все посты
Пост от 29.09.2026 16:09
224
0
0
Отчет отвечает на вопрос, что уже произошло
В рекомендательных системах важнее другой вопрос — что произойдет дальше, что конкретный человек захочет увидеть в следующий раз. Данные для этого берутся те же, с которыми вы и так работаете: действия, клики, просмотры. Дальше в дело вступает машинное обучение.
30 сентября в 18:00 мск пройдет бесплатный вебинар karpovꓸcourses и AI Talent Hub ИТМО «Как устроена ваша лента: машинное обучение в рекомендательных системах».
На эфире разберут:
- как из действий пользователя собирается персональная лента;
- какие навыки нужны, чтобы работать с такими системами;
- как оценивают качество рекомендаций на реальных примерах.
Спикеры — Юлия Лим (менеджер по продукту программ ДПО AI Talent Hub, ИТМО) и Денис Амбросов, инженер по машинному обучению, стрим-лид направления модельных рисков и рисков систем искусственного интеллекта.
Разберитесь, как устроен этот переход от данных к решению — https://clc.to/erid_2W5zFJreLuP
Если не сможете прийти на прямой эфир — запись придет на почту.
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJreLuP
В рекомендательных системах важнее другой вопрос — что произойдет дальше, что конкретный человек захочет увидеть в следующий раз. Данные для этого берутся те же, с которыми вы и так работаете: действия, клики, просмотры. Дальше в дело вступает машинное обучение.
30 сентября в 18:00 мск пройдет бесплатный вебинар karpovꓸcourses и AI Talent Hub ИТМО «Как устроена ваша лента: машинное обучение в рекомендательных системах».
На эфире разберут:
- как из действий пользователя собирается персональная лента;
- какие навыки нужны, чтобы работать с такими системами;
- как оценивают качество рекомендаций на реальных примерах.
Спикеры — Юлия Лим (менеджер по продукту программ ДПО AI Talent Hub, ИТМО) и Денис Амбросов, инженер по машинному обучению, стрим-лид направления модельных рисков и рисков систем искусственного интеллекта.
Разберитесь, как устроен этот переход от данных к решению — https://clc.to/erid_2W5zFJreLuP
Если не сможете прийти на прямой эфир — запись придет на почту.
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJreLuP
❤
2