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 275 818 مشتركاً، محتلاً المرتبة 336 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 376 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 275 818 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 08 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -2 581، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -147، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.93%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.43% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 878 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 17 732 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 341.
- 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 09 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
275 818
المشتركون
-14724 ساعات
-9337 أيام
-2 58130 أيام
أرشيف المشاركات
275 790
Pixellib is a library for performing segmentation of objects in images and videos.
Github: https://github.com/ayoolaolafenwa/PixelLib
Paper: https://vixra.org/abs/2101.0122
Documentation: https://pixellib.readthedocs.io/en/latest/
Video: https://www.youtube.com/watch?v=hxczTe9U8jY&feature=emb_logo&ab_channel=AyoolaOlafenwa
@ai_machinelearning_big_data
275 790
Extreme Gradient Boosting (XGBoost) with R and Python
https://datascience-enthusiast.com/R/ML_python_R_part2.html
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🦾 Robustness Gym is a Python evaluation toolkit for natural language processing.
Github: https://github.com/robustness-gym/robustness-gym
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04840v1
Project: https://robustnessgym.com/
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🔥 Fast convolutional neural networks on FPGAs with hls4ml
Github: https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.05108v1
Documentation: https://fastmachinelearning.org/hls4ml/
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🪐 A Bayesian neural network predicts the dissolution of compact planetary systems
Post/code: https://astroautomata.com/paper/bnn-instability-model/
API: https://github.com/dtamayo/spock
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04117
@ai_machinelearning_big_data
275 790
FaceX-Zoo: A PyTorch Toolbox for Face Recognition
Github: https://github.com/JDAI-CV/faceX-Zoo
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04407v2
@ai_machinelearning_big_data
275 790
Datasets
Datasets collected for network science, deep learning and general machine learning research.
Github: https://github.com/benedekrozemberczki/datasets
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.03091v1
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🔝 Top 10 Computer Vision Papers 2020
https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🔝 Top 10 Computer Vision Papers 2020
https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html
275 790
TensorFlow Lite on GPU
https://www.tensorflow.org/lite/performance/gpu_advanced
@tensorflowblog
275 790
📛Sharded: A New Technique To Double The Size Of PyTorch Models
Article: https://towardsdatascience.com/sharded-a-new-technique-to-double-the-size-of-pytorch-models-3af057466dba
Habr ru: https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/536394/
ZeRO: Memory Optimizations Paper: https://arxiv.org/abs/1910.02054
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🔇 Deep Noise Suppression Challenge – ICASSP 2021
Github: https://github.com/microsoft/DNS-Challenge
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.01902v1
Training and test datasets: https://github.com/microsoft/DNS-Challenge/tree/master/datasets
Challenge: https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/deep-noise-suppression-challenge-icassp-2021/
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🦾 Volumetric Grasping Network.
Github: https://github.com/ethz-asl/vgn
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.01132
Video: https://www.youtube.com/watch?v=FXjvFDcV6E0&feature=youtu.be
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🚀 DALL·E is a 12-billion parameter version of GPT-3 trained to generate images from text descriptions
Introduction: https://openai.com/blog/tags/multimodal/
Deepmind Blog: https://openai.com/blog/dall-e/
Github: https://github.com/openai/CLIP
Paper: https://cdn.openai.com/papers/Learning_Transferable_Visual_Models_From_Natural_Language.pdf
Colab: https://colab.research.google.com/github/openai/clip/blob/master/Interacting_with_CLIP.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🦠 COVID-Affinity-Model
Github: https://github.com/AlexTS1980/COVID-Affinity-Model
Paper: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.12.29.20248987v1.full.pdf
@ai_machinelearning_big_data
275 790
Not All Memories are Created Equal: Learning to Expire
Github: https://github.com/lucidrains/learning-to-expire-pytorch
Paper: https://openreview.net/forum?id=ZVBtN6B_6i7
@ai_machinelearning_big_data
275 790
Первый сериал про Data Science в жанре edutainment!😱
В рамках чемпионата Alfa Battle 2.0 банк и партнеры позволили себе небольшой эксперимент и теперь мы наблюдаем за историей, как стажёр Денис только что прошел отбор в программу стажировок Альфа-Банка.
Нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение… О секретах использования больших данных в компаниях Альфа-Групп он узнает на встречах по обмену опытом, на которые попадает мистическим образом🔮
Персонажи и описываемые события являются реальными. Все трюки в сериале выполнены профессиональными дата-сайентистами компаний Альфа-Групп. Не пытайтесь повторить дома)
Cмотреть сериал - https://link.alfabattle.ru/TMSse
275 790
👁🗨 LambdaNetworks: Modeling long-range Interactions without Attention
New approach to image recognition that reaches SOTA on ImageNet
Github: https://github.com/leaderj1001/LambdaNetworks
Paper: https://openreview.net/forum?id=xTJEN-ggl1b
Fork: https://github.com/leaderj1001/LambdaNetworks
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🗒 Machine Learning Cheat Sheets
https://sites.google.com/view/datascience-cheat-sheets
Machine Learning Animations: https://sites.google.com/view/mlingifs#h.341bzfgiuxfx
@ai_machinelearning_big_data
275 790
Хотите увидеть, как большие данные помогают врачам открывать революционные методы лечения? Узнать, как «простые айтишники» двигают медицину и фарминдустрию вперед? Нужен ли для этого диплом медвуза? А зарплаты высокие?
Приходите на онлайн-интенсив по Data Science в медицине от GeekBrains! Вас ждут два часа живого общения с преподавателем и море практики. Узнаете, как работает наука о данных, что такое биометрия и какие знания нужны для начала карьеры аналитика в медицине. В финале получите видеозапись занятия и сертификат о прохождении обучения.
Переходите по ссылке https://geekbrains.ru/link/Grq2wK, записывайтесь на интенсив и врывайтесь в одну из самых топовых профессий современности. И да, спойлер, зарплаты там — высокие.
Записаться
