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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #69 · 10.08

На днях была интересная вещь: некий автор написал на VC текст с анализом статистики активности пользователей ВКонтакте за последние несколько лет. В нём он неправильным способом пришёл к правильному выводу: активность людей снижается. Способ неправильный, потому что сразу было видно, что сравниваются между собой разные показатели в разные моменты времени (а нужно сравнивать один и тот же показатель в разные моменты времени). Тем не менее, статья вызвала широчайший резонанс (62 тысячи просмотров, более 500 комментариев, по мерках VC это очень много). ВКонтакте сначала ответили в комментариях чем-то в духе: "Нас уже 10 лет хоронят, а мы ещё живы". А затем опубликовали материал от имени аж CEO, где привели вроде бы много цифр и графиков, но все они в основном сводились к единственному показателю из разных источников: суммарная месячная аудитория. И из графика под этим постом видно, что рост MAU, которым ВК так хвастается, замедлился как раз тогда, когда все люди пришли в интернет из-за пандемии -- второй квартал 2020. В комментариях, ожидаемо, многие пишут, что их личные наблюдения не соответствуют рассказанному в статье. Но дьявол тут именно в этом показателе: он ничего не показывает. А люди наблюдают падение активности, а не падение чисел для отчётов. На какие показатели действительно хотелось бы посмотреть: - средний возраст активной аудитории, - конверсия просмотров в лайки и комментарии, - средняя длина текста в публикации, - доля публикаций без внешних ссылок, - отношение активных подписчиков на личных страницах и в сообществах к общему количеству подписчиков - процент удалённых аккаунтов Именно в динамике посмотреть, как эти данные менялись от месяца к месяцу. И тогда уже сделать выводы. Потому что фраза "ВК умирает" не означает, что содержимое по адресу vk com перестаёт существовать. Если администрация превратит эту соцсеть в догоняющий клон тиктока, то аудитория будет. Просто не будет от ВК ничего, кроме названия. Ну и самое крутое: один из комментаторов обратил внимание на значимое явление. Генеральный директор ВК пришла писать длинную статью про ВК на другой ресурс. Потому что у самого ВК уже нет возможности показать длинный текст на большую аудиторию. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 11.10.2024 г., 09:00

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.