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

الشبكة:Machinelearning روسيا1 276 التكنولوجيات والتطبيقات327...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 293 687 مشتركاً، محتلاً المرتبة 327 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 276 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 293 687 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 01 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 444، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -235، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.55‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.55‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 22 202 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 311 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 172.
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 02 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

293 687

المشتركون

-23524 ساعات

-1 5517 أيام

-6 44430 أيام

22 202

عرض المشاهدات

~ 16 31124 ساعات

~ 18 21848 ساعات

7.55%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

293 650

🔍 TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection Github: https://github.com/fcjian/TOOD Paper: https://arxiv.org/abs/2108.07755v2 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data

293 650

🔍 TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection Github: https://github.com/dvlab-research/panopticfcn Paper: https://arxiv.org/abs/2108.07755v2 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data

293 650

✔️ Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation Github: https://github.com/dvlab-research/panopticfcn Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.00720.pdf Methods: https://paperswithcode.com/method/fcn @ai_machinelearning_big_data

293 650

💡 X-modaler: A Versatile and High-performance Codebase for Cross-modal Analytics Github: https://github.com/yehli/xmodaler Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08217v1 Project: https://xmodaler.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

👁 MMOCR: A Comprehensive Toolbox for Text Detection, Recognition and Understanding MMOCR is an open-source toolbox based on PyTorch and mmdetection for text detection, text recognition Github: https://github.com/open-mmlab/mmocr Paper: https://arxiv.org/abs/2108.06543v1 Documentation: https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

⏺ Towards Interpretable Deep Metric Learning with Structural Matching Github: https://github.com/wl-zhao/diml Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05889v1 RevisitDML: https://github.com/wl-zhao/diml @ai_machinelearning_big_data

293 650

Oriented R-CNN for Object Detection Github: https://github.com/jbwang1997/OBBDetection BboxToolkit: https://github.com/jbwang1997/BboxToolkit Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227 @ai_machinelearning_big_data

293 650

🖊 Как внедряются элементы машинного обучения в службу поддержки: об этом рассказал Яндекс Go в новой статье на VC. Внутри можно узнать, каких результатов добилась компания и какие задачи решила благодаря SupportAI: VC: https://vc.ru/yandex.go/280385-yandeks-uluchshil-kachestvo-pismennoy-podderzhki-polzovateley-i-sokratil-rashody-bolee-chem-na-45 @ai_machinelearning_big_data

293 650

Multiscale Vision Transformers: A hierarchical architecture for representing image and video information Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/multiscale-vision-transformers-an-architecture-for-modeling-visual-data/ Code: https://github.com/facebookresearch/SlowFast Pytorch video: https://github.com/facebookresearch/pytorchvideo Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227 @ai_machinelearning_big_data

293 650

ESPnet: end-to-end speech processing toolkit Github: https://github.com/espnet/espnet Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09011v2 Notebook: https://github.com/espnet/notebook @ai_machinelearning_big_data

293 650

⚪ SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation (SIGGRAPH 2021) Github: https://github.com/liruihui/sp-gan Paper: https://arxiv.org/abs/2108.04476v1 Project: https://liruihui.github.io/publication/SP-GAN/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

🧹 Overview of data cleaning methods https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/571606/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

🎨 Paint Transformer: Feed Forward Neural Painting with Stroke Prediction Github: https://github.com/huage001/painttransformer Paper: https://arxiv.org/abs/2108.03798 Paddle Implementation: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN @ai_machinelearning_big_data

293 650

🔍 Contrastive Sensor Fusion Github: https://github.com/descarteslabs/contrastive_sensor_fusion Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05094v1 @ai_machinelearning_big_data

293 650

📹 Internal Video Inpainting by Implicit Long-range Propagation Github: https://github.com/Tengfei-Wang/Implicit-Internal-Video-Inpainting Paper: https://arxiv.org/abs/2108.01912v1 4k Data: https://github.com/Tengfei-Wang/Annotated-4K-Videos Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/videoremoval4k @ai_machinelearning_big_data

293 650

👁 Improving Contrastive Learning by Visualizing Feature Transformation Github: https://github.com/DTennant/CL-Visualizing-Feature-Transformation Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02982 @ai_machinelearning_big_data

293 650

📸 Physics-based Noise Modeling for Extreme Low-light Photography Github: https://github.com/Vandermode/ELD Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02158v1 Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1CT2Ny9W9ArdSQaHNxC5hGwav9lZHoqJa?usp=sharing @ai_machinelearning_big_data

293 650

How to automate Hadoop administration without excruciating pain https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/569762/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

▶️ Deepminds's Perceiver: General Perception with Iterative Attention General architecture that works on many kinds of data https://deepmind.com/blog/article/building-architectures-that-can-handle-the-worlds-data Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/perceiver Colab: https://colab.research.google.com/github/deepmind/deepmind_research/blob/master/perceiver/colabs/masked_language_modelling.ipynb Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03206 @ai_machinelearning_big_data

293 650

Создайте систему биометрии — попробуйте себя в роли дата-сайентиста! На бесплатном воркшопе от онлайн-магистратуры МГУ «Искусственный интеллект и цифровые технологии» вы узнаете: ▪️Как построить систему распознавания лиц с помощью Python ▪️Как выполнять тестовые задания и проходить собеседования ▪️Как эффективно изучать Data Science Подключайтесь на онлайн-трансляцию 5 августа в 19:00 по МСК Регистрируйтесь сейчас, чтобы не пропустить воркшоп: https://u.to/w66BGw