TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #198 · 1.02

Ровно месяц пишу посты в ВК и в Телеграм каждый день. Заметил, что: — в ВК очень много активности людей, сильно больше, чем в Телеграме: комментарии, лайки, репосты, прямо активизировалось; — но в Телеграме хоть и скудно, однако подписчики приходят, а в ВК с этим всё очень плохо. Вывод пока такой: ВК, судя по охватам, периодически крутит меня на широкую аудиторию, но этой аудитории пофигу. Ей либо не интересно, либо уже никто не воспринимает подписку ВК как существующее действие. Просто не знают люди, что это значит — подписаться на чью-то личную страницу ВК. Однако та аудитория, которая уже меня читает, с удовольствием вступает в диалоги, лайкает, репостит, и вообще явно скучает по какой-то такой сетевой активности. Это приятно, встречается прям очень много классных обсуждений, и даже на скользкие темы люди говорят в основном без перехода границ вежливости. В Телеграме же народ в среднем пассивнее, но зато подписка воспринимается нормально. Возможно как раз эта самая читающая аудитория из ВК потихоньку перетекает в Телеграм, но пока ещё не привыкла активно комментировать там. Хотя, надо признать, что механизм комментариев к каналам в Телеграме сделана очень плохо и неудобно, это тоже может останавливать. Ещё за этот месяц я поучаствовал в одном обсуждении у знакомой в ВК, и там прям параллельная вселенная — люди примерно моего возраста на полном серьёзе утверждали, что активность среди пишущих друзей у них ВК не упала за последние годы, а что такое этот наш Телеграм они знать не хотят. Впрочем, там же были фразы типа «Каналы это неудобно, потому что в них нет обсуждений», то есть да, народ из прошлого. Но сам факт, что есть ещё где-то подобные пузыри, удивил. Эксперимент продолжаем. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading