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 275 988 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 275 988 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.
275 988
المشتركون
-15724 ساعات
-8727 أيام
-2 49930 أيام
أرشيف المشاركات
275 986
⚡️30 марта в 11:00 (МСК) присоединяйтесь к вебинару «Avatar в мире коммуникаций: 3 бизнес-кейса»
В наше время голосовые боты, использующие AI, уже давно могут обрабатывать входящие звонки, отвечать на часто задаваемые вопросы, принимать заказ товаров, вызывать такси и проводить опросы. Но…как они это делают?
Артем Бондарь, руководитель группы AI-разработки, расскажет о том, как новое NLP-решение поможет вашему бизнесу с повседневными задачами.
Участие: бесплатное
Регистрация по ссылке: https://bit.ly/3u8EBZo
Присоединяйтесь к вебинару и получите возможность выиграть приз от Voximplant! 🎁
275 986
💬 A Text Attention Network for Spatial Deformation Robust Scene Text Image Super-resolution
Github: https://github.com/mjq11302010044/tatt
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.09388v2
Dataset: https://deepchecks.com/blog/
@ai_machinelearning_big_data
275 986
Современное IT предоставляет множество возможностей для удаленной работы📈
Рассказываем на нашем митапе, как ими может воспользоваться специалист из России🧑💻
*Новые Реалии IT. Возможности и тенденции удаленки.*
Бесплатный онлайн-митап,
⏰21 марта, 18.00 (GMT+3). Online👇
https://forms.gle/oPB1b2FedAfL1EdG8
🔻Куда и на чем сейчас можно выехать?
🔻Как сохранить комфортный уровень жизни для себя и семьи?
🔻Как оформить документы и не платить лишние налоги?
🔻Как пользоваться деньгами и своими счетам за границей?
Об этом и многом другом - *только самая актуальная* и юридически выверенная информация от наших специалистов по релокации👌
Для участия заполните форму. В течении дня, мы пришлем вам ссылку на трансляцию и немного полезной информации.
До встречи!
275 986
How to Generate Synthetic Tabular Dataset
https://www.kdnuggets.com/2022/03/generate-tabular-synthetic-dataset.html
@ai_machinelearning_big_data
275 986
Когда не знаете, что будет завтра — вкладывайте в себя. Поступите на онлайн-курс «Профессия Data Scientist». Курс предназначен для всех желающих освоить перспективную и высокооплачиваемую профессию за 13 месяцев. Пройдите тест и узнайте, готовы ли вы к обучению!
👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ПО DATA SCIENCE: https://otus.pw/gzv2/
📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатное демо-занятие ЗАВТРА, 22.03 в 17:00 мск — «Как начать свой путь в профессии Data Science»: https://otus.pw/tYO4/
275 986
🧷 HybridNets: End2End Perception Network
Github: https://github.com/datvuthanh/HybridNets
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.09035v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/bdd100k
Tasks: https://paperswithcode.com/task/traffic-object-detection
@ai_machinelearning_big_data
275 986
https://github.com/datvuthanh/HybridNets
🦾 Test Suites for Validating ML Models & Data
Github: https://github.com/deepchecks/deepchecks
Example: https://docs.deepchecks.com/en/stable/examples/guides/quickstart_in_5_minutes.html
Docs: https://docs.deepchecks.com/
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.08491v1
Blog: https://deepchecks.com/blog/
@ai_machinelearning_big_data
275 986
Работаете специалистом по машинному обучению и хотите расширить свои знания в области Computer Vision?
🔥 Начните осваивать необходимые технологии 22 марта в 20:00 на открытом вебинаре «de-duplication in CV» в OTUS.
На вебинаре мы разберем следующие темы:
⁃ Поиск дубликатов в CV
⁃ Постановка задачи поиска дубликатов
⁃ Выбор метода векторизации в CV
⁃ Анализ сущестующих методов поиска ближайших соседей: brute force, HNSW
⁃ Оценка качества дедубликации и детали практической реализации
Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Computer Vision» и позволяет оценить качество материалов и познакомиться с преподавателем.
Пройдите вступительное тестирование, чтобы записаться на мероприятие 👉https://otus.pw/nBw9/
275 986
🦾 Test Suites for Validating ML Models & Data
Github: https://github.com/deepchecks/deepchecks
Example: https://docs.deepchecks.com/en/stable/examples/guides/quickstart_in_5_minutes.html
Docs: https://docs.deepchecks.com/
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.08491v1
Blog: https://deepchecks.com/blog/
@ai_machinelearning_big_data
275 986
базами данных на полноценных бизнес-проектах.
→ Приходите учиться, если вы хотите повысить эффективность работы с продуктом и пользователями. Научим принимать решения на основе самостоятельной аналитики.
Учёба длится полтора месяца. Выпускники научатся писать запросы к базам данных и выполнять с ними различные операции:
— хранить, обрабатывать и управлять данными в СУБД;
— находить и отфильтровывать данные при помощи SQL-запросов;
— рассчитывать продуктовые метрики, чтобы сравнивать товары и услуги;
— проводить маркетинговые исследования, чтобы оценить успешность бизнеса или продукта.
Что будет на учёбе:
⬛️ Теория в интерактивной среде и видеоуроки.
⬛️ Отработка практики в тренажёре с возможностью увидеть эталонное решение автора.
⬛️ Еженедельный вебинар с с наставником-экспертом по SQL.
⬛️ Сообщество студентов в Slack, где можно найти вдохновение, поддержку и мотивацию — они не дадут прокрастинировать.
→ Первый поток стартует 1 апреля.
275 986
💥 A Single Correspondence Is Enough: Robust Global Registration to Avoid Degeneracy in Urban Environments
Github: https://github.com/url-kaist/quatro
Video: http://jiataogu.me/style_nerf
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.06612v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/kitti
@ai_machinelearning_big_data
275 986
Внезапно OK выкатили нейроночку, которая будет чистить комментарии от агрессии и токсичности. Алгоритм будет удалять все призывы к разжиганию ненависти к любой нации. Нейронка будет проверять и текст, и изображения.
А всем, кто не успокаивается, дадут «отдохнуть». Запретят оставлять комменты на время и покажут ссылку на правила поведения.
Борьба с токсичностью, какой она должна быть.
275 986
🗿 StyleNeRF: A Style-based 3D-Aware Generator for High-resolution Image Synthesis
Github: https://github.com/facebookresearch/StyleNeRF
Video: http://jiataogu.me/style_nerf
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.08985
Project: http://jiataogu.me/style_nerf/
Dataset: https://github.com/facebookresearch/StyleNeRF#dataset
@ai_machinelearning_big_data
275 986
♟ Probabilistic Warp Consistency for Weakly-Supervised Semantic Correspondences
Github: https://github.com/PruneTruong/DenseMatching
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.04279v1
Project: https://prunetruong.com/research/warpc
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/pf-pascal
@ai_machinelearning_big_data
275 986
Расскажем про старт карьеры в инженерии данных и что делать, чтобы получить новую профессию.
Для кого:
-Аналитиков
-Разработчиков
-Начинающих инженеров данных
11 марта в 19.00 по мск
Зарегистрироваться по ссылке
275 986
🔲 Kubric A data generation pipeline for creating semi-realistic synthetic multi-object videos
Github: https://github.com/google-research/kubric
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.03570v1
Docs: https://kubric.readthedocs.io/
Dataset: https://github.com/deepmind/multi_object_datasets
@ai_machinelearning_big_data
275 986
🎓 StyleSDF: High-Resolution 3D-Consistent Image and Geometry Generation
Github: https://github.com/royorel/StyleSDF
Paper: https://arxiv.org/abs/2112.11427v1
Project: https://stylesdf.github.io/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
@ai_machinelearning_big_data
275 986
Как выявлять аномалии в разных распределениях с помощью машинного обучения? 🧐
10 марта в 20:00 (мск) пройдет открытый вебинар «Anomaly Detection». Его проведет Артем Васильев, ведущий инженер разработки. С экспертом мы обсудим такие вопросы, как постановка задачи, нахождение аномалий в разных распределениях, SVD-feature extraction, Autoencoder, PaDiM.
🔥 Продолжить получать новые знания вы можете на онлайн-курсе «Компьютерное зрение» для специалистов в сфере Machine Learning, которые хотят специализироваться на компьютерном зрении или систематизировать свои знания.
Чтобы участвовать, зарегистрируйтесь 👉 https://otus.pw/lJwn/
275 986
⚫️ Beyond 3D Siamese Tracking: A Motion-Centric Paradigm for 3D Single Object Tracking in Point Clouds
Github: https://github.com/ghostish/open3dsot
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.01730v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/kitti
@ai_machinelearning_big_data
