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 276 130 مشتركاً، محتلاً المرتبة 337 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 374 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 276 130 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 06 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -2 370، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -145، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.02%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.32% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 22 160 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 17 447 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 335.
- 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 07 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
276 130
المشتركون
-14524 ساعات
-8617 أيام
-2 37030 أيام
أرشيف المشاركات
276 129
🔥 Быстрая проверка гипотез — это одна из главных стратегий, способных сделать стартап успешным. Она позволяет чаще получать обратную связь от инвесторов за счет возможности быстро разрабатывать простые прототипы сервисов, частично реализующих функционал проекта.
👉 Как быстро прототипировать сервисы, использующие глубокое обучение?
📌 В OTUS, 24 марта в 20:00 (мск), в рамках онлайн-курса «MLOps» состоится бесплатный вебинар для тех, кто занимается машинным обучением. На занятии с практикующем преподавателем мы рассмотрим полный цикл разработки прототипа ML-сервиса, начиная от обучения модели на собранном датасете, заканчивая развертыванием его в виде web-приложения.
✅ Чтобы зарегистрироваться на встречу, пройдите вступительный тест - https://otus.pw/fnPp/
276 129
👁 Visual Attention Network (VAN)
Github: https://github.com/Visual-Attention-Network/VAN-Classification
Paper: https://arxiv.org/pdf/2202.09741.pdf
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ade20k
@ai_machinelearning_big_data
276 129
☑️ One-shot Affordance Detection
Github: https://github.com/lhc1224/OSAD_Net
Paper: https://arxiv.org/abs/2202.12076v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/pad
@ai_machinelearning_big_data
276 129
🔥 The Complete Collection of Data Science Cheat Sheets
https://www.kdnuggets.com/2022/02/complete-collection-data-science-cheat-sheets-part-2.html
@ai_machinelearning_big_data
276 129
Coverage-Guided Tensor Compiler Fuzzing with Joint IR-Pass Mutation
Github: https://github.com/tzer-anonbot/tzer
Docs: https://tzer.readthedocs.io/en/latest/markdown/artifact.html
Paper: https://arxiv.org/abs/2202.09947v1
@ai_machinelearning_big_data
276 129
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/uoaT/
276 129
💻 Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding
Github: https://github.com/nvlabs/instant-ngp
HashNeRF-pytorch: https://openvinotoolkit.github.io/anomalib/
Paper: https://arxiv.org/abs/2201.05989v1
@ai_machinelearning_big_data
276 129
📌 При работе большими данными часто обучение моделей возможно только с использованием Spark. Но как потом эту модель обернуть в REST интерфейс и запустить в форме веб-сервиса?
📚 Узнаем на бесплатном demo-занятии 2 марта в 20:00 (мск) с Павлом Филоновым, Ex-Data Science Manager в Kaspersky.
🔥 На вебинаре мы рассмотрим несколько подходов к решению такой задачи, начиная от самых простых до более сложных вариантов (MLFlow serve, ONNX export).
❗️ Открытый урок — это возможность попробовать онлайн-курс «MLOps», разработанный с поддержкой Сбера.
👉 Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/hC9h/
276 129
🔎 Anomalib: A Deep Learning Library for Anomaly Detection
Github: https://github.com/openvinotoolkit/anomalib
Docs: https://openvinotoolkit.github.io/anomalib/
Paper: https://arxiv.org/abs/2202.08341v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/btad
@ai_machinelearning_big_data
276 129
Как делать в Data Science не только карьеру, но и чудеса?
🔥 Компьютерное зрение — высший пилотаж в мире Deep Learning для тех, кому надоело заниматься скорингами, фродом и прочей аналитикой.
На онлайн-курсе «Computer Vision» от OTUS вы научитесь использовать фреймворки PyTorch, TensorFlow и Keras и создадите свою нейросеть, которая сможет обрабатывать изображения или видео не хуже юного тиктокера.
Знаете математику, основы машинного обучения и принципы построения нейросетей? Тогда проходите вступительный тест и присоединяйтесь к группе 👉 https://otus.pw/6mdC/
276 129
🗣 Facebbok’s textless-lib: a Library for Textless Spoken Language Processing
Github: https://github.com/facebookresearch/textlesslib
Code examples: https://github.com/facebookresearch/textlesslib/tree/main/examples
Paper: https://arxiv.org/abs/2202.07359v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/librispeech
@ai_machinelearning_big_data
276 129
Конференция для разработчиков ИИ NVIDIA GTC 2022 пройдет онлайн и бесплатно 21-24 марта: вас ждут пленарный доклад Дженсена Хуанга, новые продукты и более 900 сессий от лидеров ИИ и индустрии.
Среди спикеров GTC:
• Andrew Ng, основатель DeepLearning.AI, основатель и генеральный директор Landing AI
• Hao Yang, вице-президент по исследованиям в ИИ, Visa
• Jack Jin, ведущий инженер по машинному обучению, Zoom
• Lidia Fonseca, директор по цифровым технологиям, Pfizer
• Magnus Östberg, главный специалист по программному обеспечению, Mercedes-Benz AG
• Markus Gross, вице-президент по исследованиям, Walt Disney Studios
• Peter Stone, исполнительный директор в Sony AI и профессор в Техасском Университете г Остин
• Stefan Sicklinger, глава BigLoop and Advanced Systems, CARIAD/VW Group
• Yu Liu, директор по ИИ, Meta
И другие. Кроме того, вас ждут новые воркшопы, возможности для общения и новейшие технологии NVIDIA.
Посмотреть полную программу и зарегистрироваться можно здесь: https://nvda.ws/3GVPthK
276 129
🐙 OCTIS : Optimizing and Comparing Topic Models is Simple!
Github: https://github.com/mind-Lab/octis
Paper: https://arxiv.org/abs/2202.07631v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/20-newsgroups
@ai_machinelearning_big_data
276 129
На курсе «Мидл python-разработчик» студенты учатся продвинутой бэкенд-разработке и получают проекты в портфолио без NDA.
→ Приходите учиться, если вы знакомы с основами Python, базами данных и API. Мы поможем стать уверенным мидлом за шесть месяцев, а не за полтора года.
Курс научит решать задачи с хранилищами данных, работать с синхронными и асинхронными фреймворками, проектировать лаконичную архитектуру, а ещё — даст опыт командной разработки.
Что будет на учёбе:
⬛️ Код-ревью и обратная связь от старших разработчиков из Яндекса и других IT-компаний.
⬛️ Вся необходимая теория в одном месте.
⬛️ Обучение в команде на реальных рабочих задачах: студенты создадут сервисы для полноценного онлайн-кинотеатра в GitHub.
⬛️ Наставники помогут разобраться с трудностями и поделятся опытом на вебинарах и демо.
⬛️ Кураторы и дедлайны не дадут прокрастинировать.
⬛️ Карьерные консультации: наши специалисты помогут найти новый проект или сделать так, чтобы на текущей работе вам начали давать более амбициозные задачи.
→ Старт потока — 24 февраля. Учёба длится шесть месяцев.
→ Познакомьтесь с курсом и оцените свои силы во вступительном тестировании — это бесплатно.
276 129
💡 A lightweight vision library for performing large scale object detection & instance segmentation
Github: https://github.com/obss/sahi
Paper: https://arxiv.org/abs/2202.06934v1
Kaggle notebook: https://www.kaggle.com/remekkinas/sahi-slicing-aided-hyper-inference-yv5-and-yx
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/xview
@ai_machinelearning_big_data
276 129
Опубликованы новые материалы по Machine Learning от Школы анализа данных Яндекса 🔥
То самое пособие, которое ШАД разместила в открытом доступе, пополнилось новым разделом — про базовые архитектуры и обучение нейросетей. Чтобы вы лучше разобрались в предыдущих темах, авторы также добавили главы о математике ML: матричное дифференцирование и bias-variance decomposition.
Возьмитесь за основательное изучение Machine Learning и сохраняйте ссылку на онлайн-учебник: https://clck.ru/b33aZ
P.S. Пособие регулярно обновляется, и в скором времени в нём появятся материалы о вероятностном подходе к ML и решении сложных задач Data Science. Следите за выходом новых глав!
276 129
🎬 FILM: Frame Interpolation for Large Scene Motion
Github: https://github.com/google-research/frame-interpolation
Paper: https://arxiv.org/pdf/2202.04901.pdf
Video: https://www.youtube.com/watch?v=OAD-BieIjH4
Project: https://film-net.github.io/
@ai_machinelearning_big_data
276 129
📱 Best it channels in telegram
https://t.me/ArtificialIntelligencedl - ai
https://t.me/pythonl - largest python
https://t.me/Machinelearningtest - machine learning test
https://t.me/pro_python_code - python ru
https://t.me/datascienceiot - ds, ml free books
https://t.me/programming_books_it
https://t.me/pythonlbooks - python books
https://t.me/javascriptv - javascript channel
https://t.me/about_javascript - advanced js
https://t.me/JavaScript_testit - js tests
https://t.me/Golang_google - Go channel
https://t.me/golangl. -golang chat
https://t.me/golang_jobsgo -golang jobs
https://t.me/neural - neural nets
https://t.me/hashdev - web development
https://t.me/htmlcssjavas - web
https://t.me/hr_itwork - jobs
https://t.me/linux_kal - kali linux
https://t.me/machinee_learning - ml chat
https://t.me/linuxkalii - linux chat
https://t.me/machinelearning_ru - ml ru
https://t.me/python_testit - python tests
https://t.me/csharp_ci- c#
https://t.me/tensorflowblog - tensorflow
https://t.me/Django_pythonl
276 129
🗒 DALL-Eval: Probing the Reasoning Skills and Social Biases of Text-to-Image Generative Transformers
Github: https://github.com/j-min/dalleval
Paper: https://arxiv.org/pdf/2202.01936v1.pdf
Data: https://drive.google.com/drive/folders/1Bza2zyvHLvComohZ9PAGyykY7sm7JoIH
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/conceptual-captions
@ai_machinelearning_big_data
276 129
Хотите развиваться в области Data Science?
Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер общается с людьми» 16 февраля в 18:00. Тексты встречаются в огромном числе Data Science задач: чат-ботах, голосовых ассистентах или поисковиках. Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере, расскажет о принципах их работы и главных трендах в обработке естественного языка.
Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional». Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень подготовки и зарегистрироваться https://otus.pw/Tsyh/
