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 294 113 مشتركاً، محتلاً المرتبة 330 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 277 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 294 113 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 432، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -166، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.71%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.50% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 22 682 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 178 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 176.
- 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 01 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
294 113
المشتركون
-16624 ساعات
-1 5837 أيام
-6 43230 أيام
أرشيف المشاركات
294 065
Repost from AI Deal Watch
С 2018 по 2019 г. количество вакансий специалистов по машинному обучению выросло в 1,3 раза. В 2022 году возрастает спрос на специалистов Middle и Senior ML Engineer.
Чтобы выйти из ситуации нехватки кадров и обеспечить себе команды профессионалов, крупные компании открывают свои школы и сотрудничают с университетами. Предпочтение уходит талантам, которые уже адаптированы под бизнес-задачи компаний.
Так, в Университете ИТМО была запущена уникальная магистратура «Инженерия машинного обучения» с участием компании «Татнефть»:
▪️работа на больших данных компании и развитие до Middle уровня
▪️спонсирование проживания на базе современного кампуса в г.Альметьевск
▪️спонсирование онлайн-обучения в ИТМО - лидирующем вузе страны по компьютерным наукам
До 6 августа можно оставить заявку на сайте проекта!
294 065
💬 Expanding Language-Image Pretrained Models for General Video Recognition by Microsoft.
Video-specific prompting scheme, which leverages video content information for generating discriminative textual prompts.
Github: https://github.com/microsoft/VideoX/tree/master/X-CLIP
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.02816v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ucf101
@ai_machinelearning_big_data
294 065
🔥 CLIFF: Carrying Location Information in Full Frames into Human Pose and Shape Estimation
Github: https://github.com/huawei-noah/noah-research/tree/master/CLIFF
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.00571v1
Pretrained checkpoints : https://drive.google.com/drive/folders/1EmSZwaDULhT9m1VvH7YOpCXwBWgYrgwP
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/human3-6m
@ai_machinelearning_big_data
294 065
+1👨 Deep Deformable 3D Caricature with Learned Shape Control (DD3C)
Github: https://github.com/ycjungsubhuman/deepdeformable3dcaricatures
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.14593v1
Project: https://ycjungsubhuman.github.io/DeepDeformable3DCaricatures
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/facewarehouse
Video: https://youtu.be/WLMPEaK6E4M
@ai_machinelearning_big_data
294 065
Всем привет!
Продолжается набор на бесплатное обучение в Академии больших данных MADE.
Мы полностью обновили программу. Теперь за один год вы сможете получить базовые знания и опыт в области больших данных. Основной упор сделан на практическую часть — во время обучения вы дважды пройдете полный цикл реализации DS- и ML- продуктов.
Регистрация открыта до 6 августа: https://vk.cc/ceWl31
294 065
+3🔥📐 Rewriting Geometric Rules of a GAN
Method which allows edit a GAN model to synthesize many unseen objects with the desired shape
Github: https://github.com/peterwang512/ganwarping
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.14288v1
Project: https://peterwang512.github.io/GANWarping/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
Video: https://www.youtube.com/watch?v=2m7_rbsO6Hk
@ai_machinelearning_big_data
294 065
🔘 ALBench: A Framework for Evaluating Active Learning in Object Detection
An active learning benchmark framework named as ALBench for evaluating active learning in object detection.
Github: https://github.com/industryessentials/ymir
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.13339v1
Projects: https://github.com/IndustryEssentials/ymir/projects
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
294 065
11 августа состоится Alfa Data Science MeetUp в стиле кибер-футуризма📟
Если вы в Москве 👉 регистрируйтесь на сайте и приезжайте в офис Альфа-Банка по адресу: проспект Андропова 18, корп. 6 или подключайтесь к онлайн трансляции!
Темы и спикеры:
🖲 Развитие клиентской базы: моделирование LTV и прогноз будущих доходов
- Сергей Королёв, Middle Data Scientist Альфа-Банк
🖲 Uplift-моделирование в ценообразовании кредитных продуктов
- Максим Коматовский, Junior Data Scientist Альфа-Банк
🖲 Совершенный код расчёт
- Максим Cтаценко, Team Lead/Senior DWH Developer в Яндекс
🖲 Применение подхода reject/inference в нейросетевом кредитном скоринге
- Алексей Фирстов, Senior Data Scientist Альфа-Банк
Мероприятие пройдет в необычном формате. У вас будет время вспомнить «Бегущего по лезвию» или «Cyberpunk 2077», вдохновиться, поучаствовать в конкурсе и получить призы за креативность 🕶
Регистрируйтесь на сайте, приходите в гости, будет интересно!
294 065
🦠 Learning Protein Representations via Complete 3D Graph Networks
DIG: Dive into Graphs is a turnkey library for graph deep learning research.
Github: https://github.com/divelab/DIG
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.12600v1
Tutorials: https://diveintographs.readthedocs.io/en/latest/tutorials/graphdf.html
Documentation: https://diveintographs.readthedocs.io/
Benchmarks: https://github.com/divelab/DIG/tree/dig-stable/benchmarks
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/atom3d
@ai_machinelearning_big_data
294 065
⚡️Рассказываем про альтернативу зарубежным облакам для ML-разработки⚡️
Лавры высокотехнологичной компании манят всех. Но разговоры о BigData, AI и ML становятся тише, когда на стол ложится смета на обновление инфраструктуры.
✅Платформа ML Space станет отличным местом для первых шагов в ML-разработке для компаний с любым уровнем погружения в AI, и вот почему:
1️⃣Полный цикл работ: от импорта данных и обучения модели до эксплуатации готового AI-сервиса.
2️⃣ Для обучения моделей доступны CPU и GPU-ресурсы, что ускоряет сроки разработки и приближает момент получения выгоды от AI на несколько месяцев.
3️⃣ Оплата pay-as-you-go исключает капитальные затраты и позволяет масштабировать ресурсы.
4️⃣ Платформа аттестована по УЗ-1, входит в Единый реестр российского ПО, имеет лицензии ФСТЭК и ФСБ, так что проблем с безопасностью не будет.
🔥Ну, и главный плюс — для знакомства вложений не требуется, достаточно зарегистрироваться как юрлицо и получить грант от 5 до 180 тысяч рублей.
📍Протестировать
294 065
⚡️Рассказываем про альтернативу зарубежным облакам для ML-разработки⚡️
Лавры высокотехнологичной компании манят всех. Но разговоры о BigData, AI и ML становятся тише, когда на стол ложится смета на обновление инфраструктуры.
✅Платформа ML Space станет отличным местом для первых шагов в ML-разработке для компаний с любым уровнем погружения в AI, и вот почему:
1️⃣Полный цикл работ: от импорта данных и обучения модели до эксплуатации готового AI-сервиса.
2️⃣ Для обучения моделей доступны CPU и GPU-ресурсы, что ускоряет сроки разработки и приближает момент получения выгоды от AI на несколько месяцев.
3️⃣ Оплата pay-as-you-go исключает капитальные затраты и позволяет масштабировать ресурсы.
4️⃣ Платформа аттестована по УЗ-1, входит в Единый реестр российского ПО, имеет лицензии ФСТЭК и ФСБ, так что проблем с безопасностью не будет.
🔥Ну, и главный плюс — для знакомства вложений не требуется, достаточно зарегистрироваться как юрлицо и получить грант от 5 до 180 тысяч рублей.
📍Протестировать
294 065
🦾 Learning Visual Representation from Modality-Shared Contrastive Language-Image Pre-training
Github: https://github.com/hxyou/msclip
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.12661v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sst
@ai_machinelearning_big_data
294 065
Cтартовал первый контест для разработчиков от Brand Analytics.
⚡️ Призовой фонд - 500 тысяч рублей.
Задача участников - написать приложение, которое выявляет сбои в работе российских публичных сервисов на основе анализа сообщений из соцмедиа.
Для разработки решения предоставляются датасеты публичного потока данных соцмедиа, гарантированно включающие информацию о сбоях в работе сервисов.
Ограничений на используемые языки программирования, инструментарии и библиотеки — нет.
Срок подачи решений до 17 августа 2022 г. 20:00 MSK.
Следите за новостями контеста в официальном Telegram-канале.
И присоединяйтесь на devchamp.ru.
294 065
🔥 Practical Course Deep Learning
A 🚀free course from fast.ai learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems.
Course
Git
@ai_machinelearning_big_data
294 065
⚡️ Последние дни набора на продвинутый онлайн-курс «Machine Learning Advanced»
Редкая возможность для тех, кто занимается машинным обучением!
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.
Время прохождения теста ограничено 20 минут
👉 Пройдете вступительный тест — сможете занять место в группе по спец.цене
https://otus.pw/Ssrw/
294 065
☀️ MAPIE - Model Agnostic Prediction Interval Estimator
MAPIE allows you to easily estimate prediction intervals (or prediction sets) using your favourite scikit-learn-compatible model for single-output regression or multi-class classification settings.
Github: https://github.com/scikit-learn-contrib/mapie
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.12274v1
Docs: https://mapie.readthedocs.io/en/latest/
@ai_machinelearning_big_data
294 065
Курс «Английский для IT-профессий» от Яндекс Практикума
Для тех, кто хочет изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде.
Обучение построено не вокруг абстрактной теории, а вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков:
✋Стендапы. Подготовитесь обсуждать задачи, задавать вопросы и просить о помощи.
👨💻 Работа с заказчиками. Научитесь презентовать решения, говорить про баги и фичи.
📣 Митапы. Сможете понимать на слух доклады и выступать сами.
😎 Собеседования. Научитесь рассказывать про свой опыт, понимать вопросы и тактично переспрашивать.
👯 Неформальное общение с коллегами. Сможете рассказать о своих интересах, опыте, планах на будущее.
💻 Код-ревью. Сможете описать сделанное, дать обратную связь, тактично отстоять своё мнение.
Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы
294 065
👱♂️ Multiface: A Dataset for Neural Face Rendering
Github: https://github.com/facebookresearch/multiface
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.11243v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/facewarehouse
@ArtificialIntelligencedl
294 065
Есть опыт в машинном обучении, но хотите двигаться ещё дальше?
Специально для вас Валерий Бабушкин, Head of Data Science в Blockchainꓸcom, вместе с командой опытных специалистов из Яндекса, AliExpress и X5 Retail Group подготовил продвинутый курс, который поможет глубже копнуть в машинное обучение и разобраться со всеми этапами работы ML-инженера: от сбора и разметки данных до деплоя собственных приложений.
К концу обучения вы создадите пять ML-сервисов, каждый из которых будет решать важную и востребованную бизнесом задачу.
Переходите по ссылке и записывайтесь на курс до 1 августа — по промокоду MLBD дарим скидку 10%. Ждём вас!
294 065
🌟 SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks
Simple but very effective attention module for Convolutional Neural Networks (ConvNets).
Github: https://github.com/ZjjConan/SimAM
Paper: http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o.html
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
Google Drive: https://drive.google.com/drive/folders/1rRT0UCPeRLPdTCJvv43hvAnGnS49nIWn?usp=sharing
@ai_machinelearning_big_data
