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 293 457 مشتركاً، محتلاً المرتبة 326 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 281 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 293 457 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 02 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 464، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -249، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.49%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.71% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 989 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 765 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 173.
- 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 03 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
293 457
المشتركون
-24924 ساعات
-1 5267 أيام
-6 46430 أيام
أرشيف المشاركات
293 509
🎨 Colorization Transformer
Github: https://github.com/satoshiiizuka/siggraphasia2019_remastering
Results: http://iizuka.cs.tsukuba.ac.jp/projects/remastering/en/index.html
Paper: https://openreview.net/forum?id=5NA1PinlGFu
@ai_machinelearning_big_data
293 509
🧠 2020: A Year Full of Amazing AI Papers — A Review
https://www.kdnuggets.com/2020/12/2020-amazing-ai-papers.html
@ai_machinelearning_big_data
293 509
💉 MeDAL: Medical Abbreviation Disambiguation Dataset for Natural Language Understanding Pretraining
Github: https://github.com/BruceWen120/medal
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.13978v1
Dataset: https://www.kaggle.com/xhlulu/medal-emnlp
Pre-trained: https://huggingface.co/xhlu/electra-medal
@ai_machinelearning_big_data
293 509
Soft-IntroVAE: Analyzing and Improving Introspective Variational Autoencoders
Project: https://taldatech.github.io/soft-intro-vae-web/
Github: https://github.com/taldatech/soft-intro-vae-pytorch
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.13253v1
@ai_machinelearning_big_data
293 509
Solving Mixed Integer Programs Using Neural Networks
Article on speeding up Mixed Integer Programs with ML. Mixed Integer Programs are usually NP-hard problems:
- Problems solved with linear programming
- Production planning (pipeline optimization)
- Scheduling / Dispatching
Or any problems where integers represent various decisions (including some of the graph problems).
ArXiV: https://arxiv.org/abs/2012.13349
Wikipedia on Mixed Integer Programming: https://en.wikipedia.org/wiki/Integer_programming
#NPhard #MILP #DeepMind #productionml #linearprogramming #optimizationproblem
293 509
Check the data science channel there you will find a lot of articles, links and advanced researches .
Join and learn hot topics of data science @opendatascience
293 509
🌐 Global Context Networks
Github: https://github.com/xvjiarui/GCNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.13375v1
@ai_machinelearning_big_data
293 509
Реализация RCNN на настраиваемом набор данных!
Читать
Код: https://github.com/jackfrost1411/MaskRCNN
@machinelearning_ru
293 509
🔥 DeiT: Data-efficient Image Transformers
Gittub: https://github.com/facebookresearch/deit
Facebook’s research: https://ai.facebook.com/blog/data-efficient-image-transformers-a-promising-new-technique-for-image-classification/
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.12877v1
Vision Transformer: https://github.com/lucidrains/vit-pytorch
@ai_machinelearning_big_data
293 509
Feature Selection with Stochastic Optimization Algorithms
https://machinelearningmastery.com/feature-selection-with-optimization/
@ai_machinelearning_big_data
293 509
Повышаем градус киберпанка уходящего года: в 2020 прошло первое нейросетевое Евровидение, AI Song Contest. Выступления участников можно посмотреть на youtube; местами они прокляты и это смешно. Смешнее, необычнее и криповее, чем Uno от Little Big. Отсюда вопрос: что будет с музыкой, если в нее уже пришли роботы?
Первая мысль, конечно: мы все умрем, мир захватят Grimes x Endel. На деле: и нет, и да. Нет — ИИ отлично дописывает, но сочиняет посредственно. Новый Боуи или новые Queen вряд ли будут на 100% цифровыми. Зато эмбиент для йоги и медитаций он пишет, как Брайан Ино, и каверы создает из чего угодно.
Здесь можно посмотреть на прогнозы от SberCloud. От ожидаемого: ТЦ перестанут приглашать на праздники кавер-группы, до экзотики вроде юридических тонкостей работы лейблов и ИИ. Последнее, если подумать, задел на целый раздел авторского права со своими спецами, судами, скандалами. Юристы, выдыхайте. Без работы вы не останетесь.
Ссылка
293 509
YolactEdge: Real-time Instance Segmentation on the Edge
Github: https://github.com/haotian-liu/yolact_edge
Demo: https://www.youtube.com/watch?v=GBCK9SrcCLM
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.12259
@ai_machinelearning_big_data
293 509
🎇 TensorFlow Tutorial
https://datascience-enthusiast.com/DL/Tensorflow_Tutorial.html
@ai_machinelearning_big_data
293 509
🔮 An end-to-end machine learning project with Python Pandas, Keras, Flask, Docker and Heroku
Article: https://towardsdatascience.com/an-end-to-end-machine-learning-project-with-python-pandas-keras-flask-docker-and-heroku-c987018c42c7
Habr Ru: https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/534078
Code: https://github.com/RyanEricLamb/rugby-score-prediction
@ai_machinelearning_big_data
293 509
Ещё не слушали наш подкаст с автором @loss_function_porn Каримом Искаковым? Многое теряете!
Как участники зум-конференций могут выдавать себя за других людей, как рэперы снимают клипы с Трампом, и причём тут специалист по компьютерному зрению родом из Кисловодска — всё в одном разговоре. Не пропустите.
293 509
Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function.
https://yinboc.github.io/liif/
Github: https://github.com/yinboc/liif
Video: https://www.youtube.com/watch?v=6f2roieSY_8
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.09161
@ai_machinelearning_big_data
293 509
🌐 Optimization Algorithms in Neural Networks
https://datascience-enthusiast.com/DL/Optimization_methods.html
Most used optimizers: https://www.theaidream.com/post/optimization-algorithms-in-neural-networks
@ai_machinelearning_big_data
293 509
7 статей на английском про Data Science, ИИ и инфлюенсеров 🧐
Ежемесячная подборка из Medium от Антона Чунаева
1. Немецкий стартап «AI Expert Roadmap» получил 3.5 тысячи звезд на GitHub.
О том, как проект выстрелил благодаря своему интерактивному роадмапу. С его помощью можно узнать, какие знания и умения нужны для освоения той или иной профессии в AI.
— https://slc.tl/6rNsw
2. Преимущества Pulsar перед Kafka.
О том, есть ли все-таки конкуренты у Kafka. Сейчас, если у провайдера нет Kafka, то «shame on you». А вот выяснилось, что ни Францом единым. Судя по тексту, Pulsar быстрее, да еще и мультитенантный.
— https://slc.tl/6MhLZ
3. Несколько AutoML-архитектур, о которых стоит знать.
Про варианты построения AutoML-архитектур в Microsoft и Amazon.
— https://slc.tl/cq2jB
4. 5 полезных YouTube-каналов для дата-сайентистов по машинному обучению, на которые стоит подписаться.
Про странное время, в котором мы живем: кто-то на YouTube машины сжигает, а кто-то умные вещи рассказывает. Контент блогеров из статьи не рассчитан на обычную аудиторию — специфическую лексику и видео по 3 часа осилят только самые отчаянные.
— https://slc.tl/X0uoQ
5. AI Explainability 360 сделает решения ИИ прозрачными для пользователей.
О том, как IBM показала, кто в мире AI главный. Взяла и выкатила технологию, о которой другие пока только научные статьи пишут. Инструмент объясняет решения, принятые искусственным интеллектом.
— https://slc.tl/Snq9X
6. Как выбрать правильное аналитическое направление для работы с CDP?
Одной CDP не всегда достаточно для эффективного анализа пользовательских данных. В материале есть несколько интересных рекомендаций по подходам к их аналитике.
— https://slc.tl/8vlKy
7. Чтобы построить многомиллионный бизнес, нужно больше отдыхать.
Что если нужно работать меньше для достижения лучшего результата? Автор утверждает, что многие предприниматели слишком много работают и это тормозит их рост.
— https://slc.tl/9wc5R
