متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Machinelearning
الذهاب إلى القناة على Telegram
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning
تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 294 200 مشتركاً، محتلاً المرتبة 332 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 275 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 294 200 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 445، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -277، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.73%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.47% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 22 736 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 089 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 175.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 30 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
294 200
المشتركون
-27724 ساعات
-1 6347 أيام
-6 44530 أيام
أرشيف المشاركات
294 200
🤖Конференция YaTalks: ML и не только
🗓3-4 декабря Яндекс вновь соберет разработчиков на YaTalks, своей главной конференции для IT-комьюнити.
🎥Один из треков посвящен машинному обучению. Среди его тем — доклад про нейросетевой перевод видео, а в лайфстайл-треке расскажут про 10 лет новой эпохи машинного обучения.
🎩По традиции, организаторы включили в программу выступления про жизнь в IT. Можно будет узнать про путь из экспертов в руководители и обратно через боль, выгорание и инсайты, а также посмотреть дебаты про роль тимлидов.
☑️Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие.
294 200
🧬 Присоединяйтесь к онлайн-митапу ВТБ «Применение ML-инструментов в бизнес-процессах», который пройдёт 8 декабря 2022 года в 18:30 по мск. Митап будет полезен всем, кто интересуется Data Science и Machine Learning.
Темы митапа:
📌 «Инструменты для автоматизации решения бизнес задач»
Спикер: Дмитрий Тимохин, Data Scientist, ВТБ
📌«Модель для матчинга резюме и вакансий»
Спикер: Ярослав Пудяков, Data Scientist, ВТБ
📌 «Модель предсказания связанности компаний для привлечения клиентов в Банк»
Спикер: Роман Гончар, лидер команды Графовой аналитики стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
📌 Q&A-сессия, модератор: Артём Летин, лидер стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
👉 Зарегистрируйтесь по ссылке, и мы пришлём вам напоминание о митапе: https://cnrlink.com/dsmeetup23
🎁 Авторы самых интересных вопросов получат фирменный мерч
294 200
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄
👨🏻💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний
💡Если ты настоящий генератор идей – ждём в секции «Идеатон», где ты сможешь предложить самые смелые идеи для бизнеса!
Даты хакатона: 15–18 декабря 2022 года
Дедлайн регистрации: 12 декабря 23:59
Регистрация и подробности:
Хакатон - https://clck.ru/32jXrY
Идеатон - https://clck.ru/32jXqm
Создавай команду или подавай личную заявку, а мы найдем для тебя крутую команду! Регистрируйся, решай новогодний кейс, заводи знакомства, перенимай опыт от топовых экспертов, стань частью X-MAS HACK! И кто знает.. возможно, именно ты заберешь главные призы!
💰Призовой фонд – 1.700.000 рублей!
🎁 Новогодний мерч, подарки от партнеров и сертификаты
🎅🏻 Менторская поддержка от топовых экспертов
🪄 Мастер-классы, лайфхаки и много полезных знакомств
Больше хакатонов и призов - https://clck.ru/32jXrh
#хакатон #идеатон
294 200
Data Secrets — первый журнал в области науки о данных.
Machine Learning, Data Science, AI - знакомые слова, но считаешь, что это очень сложно? Здесь мы на практических примерах освещаем последние достижения в этой области и учим азам:
— рекомендательные системы
— прогнозирование временных рядов
— генерация фото/видео
Присоединяйся: @data_secrets
294 200
Яндекс назвал лауреатов своей ежегодной научной премии
Ученые, которые занимаются исследованиями в области компьютерных наук, получат по миллиону рублей на развитие своих проектов. В 2022 году лауреатами стали шесть молодых ученых:
•Максим Великанов — занимается теорией deep learning, изучает бесконечно широкие нейронные сети и статистическую физику;
•Петр Мокров — исследует градиентные потоки Вассерштейна, нелинейную фильтрацию и байесовскую логистическую регрессию;
•Максим Кодрян — занимается deep learning, а также оптимизацией и генерализацией нейросетевых моделей;
•Руслан Рахимов — работает с нейронной визуализацией, CV и deep learning;
•Сергей Самсонов — изучает алгоритмы Монте-Карло с марковскими цепями, стохастическую аппроксимацию и другие темы;
•Тарас Хахулин — работает в области компьютерного зрения.
Круто, что отдельно выделяют и научных руководителей. В этом году гранты получили двое — Дмитрий Ветров, заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов ВШЭ, и Алексей Наумов, доцент факультета компьютерных наук ВШЭ, заведующий Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
Подробнее о премии и лауреатах 2022 года — на сайте.
294 200
Какие изменения произошли с библиотекой PyTorch-LifeStream за год?
Об этом рассказал Иван Киреев, исполнительный директор по исследованию данных в лаборатории по искусственному интеллекту Сбера во время международной конференции AI Journey.
Библиотека PyTorch-LifeStream нужна для построения нейронных сетей на событийных данных. В основном, изменилась структура библиотеки. Она была разбита на несколько модулей, благодаря чему в ней стало проще ориентироваться. Также изменилась система конфигурирования, появилось больше примеров использования библиотеки.
Всего в структуре библиотеки на текущий момент четыре блока:
1. Перепроцессинг данных
2. Загрузка
3. Набор слоёв
4. Набор фреймворков обучения
Что касается конфигурации, то была подключена Hydra. Все конфигурации хранятся в yaml-файлах, которые удобно редактировать.
294 200
Крупнейшие игроки российского технологического рынка присоединяются к Кодексу этики в сфере искусственного интеллекта. Свод правил разработал Альянс в сфере ИИ и обнародовал в рамках международной конференции по искусственному интеллекту AI Journey.
На конференции к Кодексу присоединились Datanа, Factory 5, ГК «GlobalTruck», ГеомирАгро, Цифровая платформа КАМАЗ, ГК Медси, Самолет, Сибур, Северсталь Менеджмент, РЖД, Русагро Технологии, Уралхим. Всего Кодекс поддержали 113 российских компаний и организаций.
«В нашем понимании развитие технологий ИИ в России должно ориентироваться исключительно на интересы человека, качество его жизни и благополучие. Именно на основе доверия граждан мы вместе с участниками Альянса и Кодекса этики продолжим создавать новую цифровую экосистему для технологического развития нашей страны», — так прокомментировал Кодекс зампред Правительства РФ Дмитрий Чернышенко.
294 200
6 декабря в 19:00 по мск ждём всех на трансляции Avito Analytics meetup #8: clc.to/bzgzlw
Регистрируйтесь, чтобы не пропустить доклады про:
● предиктивную классификацию данных в Авито и то, как она увеличивает эффективность привлечения целевого трафика;
● свитчбэк-тесты в СберМаркете и обеспечение низкого уровня ложноположительных результатов;
● аналитику клиентской базы в Lamoda и как задачи, связанные с ней, можно решить.
Подключайтесь!
Реклама. ООО «Авито Тех». JapBI82GR
294 200
В AIRI создали модель на основе ДНК человека для решения задач по биоинформатике
Об этом рассказал директор по поисковым исследованиям AIRI Михаил Бурцев на международной конференции AI Journey. Он отметил, что сейчас наиболее важными прорывами будут те, которые связаны с языковыми моделями. В институте AIRI также начали исследования в этом направлении — модель GENA позволяет разбивать последовательности на кусочки, что увеличивает размер текста, который может попадать на вход. Для этого использовалась последняя сборка референсного генома человека.
Также институт AIRI разработал алгоритм MemUp, который позволяет решить задачу предсказания длинных последовательностей. Это память на основе предсказаний элементов с высокой неопределенностью.
На текущий момент модель основана на ДНК человека, но если добавить туда ДНК других видов, то модель не только сможет выучить, как устроено описание организма человека, но и описание других организмов. Например, обезьян, птиц, змей и так далее. В конечном итоге это позволит решить больше задач по биоинформатике.
