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 275 899 مشتركاً، محتلاً المرتبة 336 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 377 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 275 899 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 07 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -2 499، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -157، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.01%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.41% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 22 107 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 17 690 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 342.
- 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 08 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
275 899
المشتركون
-15724 ساعات
-8727 أيام
-2 49930 أيام
أرشيف المشاركات
275 826
⭐ CelebA-Spoof: Large-Scale Face Anti-Spoofing Dataset with Rich Annotations
Github: https://github.com/Davidzhangyuanhan/CelebA-Spoof
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.12642v2
Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1OW_1bawO79pRqdVEVmBzp8HSxdSwln_Z
Video: https://www.youtube.com/watch?v=A7XjSg5srvI&t=4s&ab_channel=YuanhanZhang
@ai_machinelearning_big_data
275 826
XLA: Optimizing Compiler for Machine Learning
Tensorflow: https://www.tensorflow.org/xla
XLA Architecture: https://www.tensorflow.org/xla/architecture
Github: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/compiler/xla
Code: https://www.tensorflow.org/xla/tutorials/jit_compile
@ai_machinelearning_big_data
275 826
Обучаете нейронки и работаете с Big Data?
Тогда у Яндекса для вас есть DataSphere — новая облачная среда для ML-разработки и анализа данных
🔥Почему ее стоит попробовать:
⏳ Не нужно торопиться из-за временных ограничений, ноутбуки там никуда не пропадают.
💸 Стартовый грант на 3 000 ₽ каждому новому пользователю. Его хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU.
🧾 Когда грант закончится — Pay as you Go — платите только за вычисления.
🖥 Отлично знакомый многим из нас интерфейс Jupyter Notebook и документация на русском.
☁️ Бессерверные технологии, благодаря которым ML становится значительно дешевле всего, что было раньше.
✅ Есть NVIDIA V100 в конфигурациях с одной и четырьмя картами, и можно бесшовно переключаться c CPU на GPU без потери прогресса.
В DataSphere можно работать одному и в командах, использовать для работы, учебы и личных проектов!
👉Начните бесплатно по ссылке: https://ya.cc/t/_x6MO5uYMCUBX
Любые вопросы задавайте ребятам в официальном чате DataSphere — продуктовая команда проекта оперативно там отвечает: https://t.me/yandex_datasphere
275 826
When Attention Meets Fast Recurrence: Training Language Models with Reduced Compute
Github: https://github.com/asappresearch/sru
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.12459v1
Project: https://www.asapp.com/blog/reducing-the-high-cost-of-training-nlp-models-with-sru/
@ai_machinelearning_big_data
275 826
🚀 DALL-E Zero-Shot Text-to-Image Generation
Github: https://github.com/openai/DALL-E
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.12092
OpenAi: https://openai.com/blog/dall-e/
@ai_machinelearning_big_data
275 826
🔥 Model Search by Google
Automatically build and deploy state-of-the-art machine learning models on structured data.
Github: https://github.com/google/model_search
Paper: https://pdfs.semanticscholar.org/1bca/d4cdfbc01fbb60a815660d034e561843d67a.pdf
Project: https://cloud.google.com/automl-tables
@ai_machinelearning_big_data
275 826
Unbiased Teacher for Semi-Supervised Object Detection
Github: https://github.com/facebookresearch/unbiased-teacher
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.09480
Project: https://ycliu93.github.io/projects/unbiasedteacher.html
@ai_machinelearning_big_data
275 826
🕹 Mastering Atari with Discrete World Models
Github: https://github.com/danijar/dreamerv2
Google research: https://ai.googleblog.com/2021/02/mastering-atari-with-discrete-world.html
Paper: https://arxiv.org/abs/2010.02193
@ai_machinelearning_big_data
275 826
💻 Как быстро вырасти до миддл-аналитика?
На курсе "Python для анализа данных" от Skyeng за 2 месяца вы научитесь решать типовые задачи аналитики данных быстро и изящно с помощью самого популярного в мире языка программирования.
Получить бесплатную консультацию и записаться на курс со скидкой 50%👇🏻
https://go.skyeng.ru/t.me_zen_of_python
Остались вопросы - пишите на @SkySkillsbot
275 826
📍TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN
Github: https://github.com/VITA-Group/TransGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.07074
@ai_machinelearning_big_data
275 826
💪 These Neural Networks Have Superpowers!
Github: https://github.com/CompVis/taming-transformers
Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis: https://compvis.github.io/taming-transformers/
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.09841
Video: https://www.youtube.com/watch?v=o7dqGcLDf0A&ab_channel=TwoMinutePapers
@ai_machinelearning_big_data
275 826
Задача для всех, кто в теме AR/VR технологий
Создай решение с трехмерным виртуальным ассистентом экосистемы Сбера на онлайн-хакатоне. 15 команд в финале в рамках трека сразятся за призовой фонд 250 тысяч рублей.
Подать заявку и узнать больше деталей о задаче можно на сайте sbercode.tech/arvr-lab/
275 826
👁 18 All-Time Classic Open Source Computer Vision Projects for Beginners
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/09/18-open-source-computer-vision-projects-beginners/
@ai_machinelearning_big_data
275 826
Если разработчик знаком со структурами данных и алгоритмами, ему проще стать инженером. Алгоритмическая подготовка — это умение быстро думать и писать работающий код.
За 4 месяца вы напишете много кода, научитесь оценивать эффективность решений, потренируетесь на практических заданиях и пройдёте учебное собеседование.
Вас ждёт:
- Бесплатная вступительная часть. Решите задачи и проверьте свои знания.
- Полноценный тренажёр от Яндекс.Практикума. Вся теория в собственной среде для обучения.
- Практика на Яндекс.Контесте — специальной платформе для проверки алгоритмических задач.
- Поддержка наставников и код-ревьюеров.
- Программа профессиональной акселерации и помощь с трудоустройством.
Узнайте больше на сайте. Начните, а мы поддержим!
https://praktikum.yandex.ru/algorithms/
275 826
🧪 Alchemy: A structured task distribution for meta-reinforcement learning
Deepmind: https://deepmind.com/research/publications/alchemy
Github: https://github.com/deepmind/dm_alchemy
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02926
@ai_machinelearning_big_data
275 826
🚀 High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization
Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/nfnets
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.06171v1
@ai_machinelearning_big_data
275 826
🔊 Deep Perceptual Audio Metric (DPAM)
Github : https://github.com/pranaymanocha/PerceptualAudio
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.05109v1
Website: https://pixl.cs.princeton.edu/pubs/Manocha_2021_CCL/index.php
Video: https://www.youtube.com/watch?v=yOceeut_4Gg&ab_channel=PranayManocha
@ai_machinelearning_big_data
275 826
Internet of things (IoT) — то самое будущее, которое «уже здесь». Умные гаджеты захватили не только наше воображение, но и реальность. Они контролируют домашний микроклимат, регулируют освещение, делают уборку, экономят воду и электричество. Специалисты, которые разрабатывают такие системы, нужны многим компаниям и стартапам.
Если хотите стать востребованным профессионалом в перспективной IT-сфере — приходите на курс «Интернет вещей» от GeekBrains. Научитесь работать в Git и Linux, кодить на языке программирования С, разбираться в архитектурах микроконтроллеров. Минимум теории — максимум практики. Скучно точно не будет.
Первые 6 месяцев учеба бесплатная. В подарок — купон на покупку рабочего оборудования.
Подробнее о курсе
275 826
🎨 Colorization Transformer by Google
💻 Github: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/coltran
📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2102.04432v1
🌐 Pre-trained model: https://console.cloud.google.com/storage/browser/gresearch/coltran;tab=objects?pli=1&prefix=&forceOnObjectsSortingFiltering=false
@ai_machinelearning_big_data
