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 293 879 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 293 879 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.
293 879
المشتركون
-23524 ساعات
-1 5517 أيام
-6 44430 أيام
أرشيف المشاركات
293 828
Онлайн-хакатон по медицинскому искусственному интеллекту от «Наносемантики» и ФГАУ «РЦУД и РТ», на котором участникам предстоит разработать тренажёр в виде веб-сайта или мобильного приложения, который позволит пациентам с тяжёлым расстройством речи проходить реабилитацию – тренировать произношение слов и фраз.
Призовой фонд – 500 тыс.рублей, участвовать можно с 16 лет, а все решения должны быть опубликованы в Open Source под свободной лицензией Apache 2.0
• Даты проведения: 7-9 декабря
• Место проведения: online
• Регистрация: до 7 декабря
• Ссылка на регистрацию: https://nanosemantics.timepad.ru/event/1861440/
• Читать подробнее: https://habr.com/ru/company/ashmanov_net/blog/592667/
293 828
🚀 Revitalizing CNN Attention via Transformers in Self-Supervised Visual Representation Learning
Github: https://github.com/chongjiange/care
Paper: https://openreview.net/pdf?id=sRojdWhXJx
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
293 828
🧬 Evolutionary Scale Modeling
Github: https://github.com/facebookresearch/esm
Paper: https://openreview.net/pdf?id=uXc42E9ZPFs
@ai_machinelearning_big_data
293 828
Искусственный интеллект - одна из самых обсуждаемых технологий 21 века. Число специалистов, работающих в сфере ИИ, увеличивается с каждым годом, поэтому потребность в качественных условиях труда и ИИ-инфраструктуре остается исключительно высокой.
Чтобы оценить уровень удовлетворенности начинающих специалистов и профессионалов в сфере ИИ условиями работы в России, Аналитический центр при Правительстве РФ и ЦСП «Платформа» запустили масштабное исследование.
Приглашаем Вас принять участие в исследовании, поделиться своими ожиданиями и опытом работы в сфере ИИ. Для этого необходимо пройти онлайн-опрос: http://ai-survey.ru/ (около 12 мин).
Исследование носит конфиденциальный характер и продлится до 10 декабря 2021 года. Ваша оценка поможет разработать эффективные инструменты для создания благоприятных условий работы ИИ-сообщества в России.
Для пожеланий и комментариев, а также получения результатов исследования писать на info@pltf.ru
293 828
📹 End-to-End Referring Video Object Segmentation with Multimodal Transformers
Github: https://github.com/mttr2021/MTTR
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.14821v1
Dataset: https://kgavrilyuk.github.io/publication/actor_action/
@ai_machinelearning_big_data
293 828
МТС проведет онлайн-митап для дата-сайентистов, дата-инженеров и специалистов по машинному обучению 👨💻
Беседа начнется 2 декабря в 18.00, зарегистрироваться можно здесь.
Речь, в том числе, пойдет о нюансах обучения бустингов на CPU против GPU и о том, как в МТС налажено взаимодействие между командами DS и MLOps. Также руководитель отдела аналитики в Яндекс.Еде поделится лайфхаками в ML-проектах.
293 828
🛢 Unleashing Transformers: Parallel Token Prediction with Discrete Absorbing Diffusion for Fast High-Resolution Image Generation from Vector-Quantized Codes
Github: https://github.com/samb-t/unleashing-transformers
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.12701v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lsun
Project: https://samb-t.github.io/unleashing-transformers
@ai_machinelearning_big_data
293 828
Участвуй в блокчейн-хакатоне от Сбера 😎
- Получи бесплатный доступ к блокчейн-платформе
- Выведи свой проект в магазин приложений блокчейн-платформы Сбера
- Получи консультацию по проекту от экспертов блокчейн-лаборатории Сбера
- Победители получат денежные призы до 350 000 рублей
Вот несколько примеров возможных проектов:
1. NFT
Кошелёк для выпуска NFT
Сервис для хранения контента NFT
Аукцион NFT
Интеграция приложения
2. DeFi
Автоматический обменник токенов
Сервис P2P-лендинга
Платформа для сбора средств
Создание и интеграция смарт-контракта
Принять участие в хакатоне: http://sber.me/?p=rdDKF
293 828
Участвуй в блокчейн-хакатоне от Сбера 😎
- Получи бесплатный доступ к блокчейн-платформе
- Выведи свой проект в магазин приложений блокчейн-платформы Сбера
- Получи консультацию по проекту от экспертов блокчейн-лаборатории Сбера
- Победители получат денежные призы до 350 000 рублей
Вот несколько примеров возможных проектов:
1. NFT
Кошелёк для выпуска NFT
Сервис для хранения контента NFT
Аукцион NFT
Интеграция приложения
2. DeFi
Автоматический обменник токенов
Сервис P2P-лендинга
Платформа для сбора средств
Создание и интеграция смарт-контракта
Принять участие в хакатоне: http://sber.me/?p=rdDKF
293 828
🔋 Density-aware Chamfer Distance
Github: density_aware_chamfer_distance
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.12702
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mvp
@ai_machinelearning_big_data
293 828
🎼 Music Classification: Beyond Supervised Learning, Towards Real-world Application
📖 Book
💻Code
📜 Paper
📝Dataset
@ai_machinelearning_big_data
293 828
🚀 Обсуждаем ML на YaTalks 2021
Уже 4 декабря Яндекс проведет YaTalks — главную конференцию для IT-сообщества. Обещают космическую программу. Среди заявленных тем ML-трека:
— Какие существуют подходы к созданию текстового и мультимедийного контента с помощью нейросетей?
— В чем сложности в обучении генеративных моделей?
— Почему оценить их качество сложнее, чем в случае с дискриминативными моделями?
Программа и регистрация на сайте.
293 828
👀 PoolFormer: MetaFormer is Actually What You Need for Vision
Github: https://github.com/sail-sg/poolformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.11418
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ade20k
Colab: https://colab.research.google.com/github/sail-sg/poolformer/blob/main/misc/poolformer_demo.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
293 828
❓Какие инструменты должен знать специалист по работе с большими данными и машинному обучению?
Узнайте 1 декабря в 20:00 на Demo day онлайн-курса «MLOps» от OTUS. Курс разработан совместно со Сбером.
✨Преподаватель представит программу и формат обучения, а также поделится свои карьерным опытом.
А вы сможете задать вопросы об инструментах и технологиях работы с большими данными эксперту.
👉Регистрируйтесь на мероприятие и готовьте свои вопросы
https://otus.pw/37L4
293 828
🌍 TorchGeo is a PyTorch domain library, similar to torchvision, that provides datasets, transforms, samplers, and pre-trained models specific to geospatial data.
Github: https://github.com/microsoft/torchgeo
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.08872v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/so2sat-lcz42
Documentation: https://github.com/microsoft/torchgeo#documentation
@ai_machinelearning_big_data
293 828
DeBERTaV3: Improving DeBERTa using ELECTRA-Style Pre-Training with Gradient-Disentangled Embedding Sharing
Github: https://github.com/microsoft/DeBERTa
Explanation: https://www.youtube.com/watch?v=_c6A33Fg5Ns&ab_channel=YannicKilcher
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.09543v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/squad
Documentation: https://deberta.readthedocs.io/en/latest/
@ai_machinelearning_big_data
293 828
Привет!
Команда Cameos ищет крутого ML разработчика в лондонский офис Snapchat. Вас ожидают state-of-the-art computer vision задачи (https://www.thesun.co.uk/tech/13383120/snapchat-rolls-out-cartoon-lens/). Полагаются все плюшки работы в большой компании, при этом мы еще сохраняем дух стартапа внутри (компания AI Factory была недавно куплена Snap). Через год возможен relocation в Лос-Анджелес 😎🌴
Желающие попробовать свои силы пишите @akovalenko7
293 828
🧊 GANformer: Generative Adversarial Transformers
Github: https://github.com/pengzhiliang/MAE-pytorch
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.08960
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
293 828
📶 Word Embeddings Transformers In SVM Classifier Using Python
https://www.nbshare.io/notebook/197284676/Word-Embeddings-Transformers-In-SVM-Classifier-Using-Python/
@ai_machinelearning_big_data
293 828
18 ноября в 11:00 МСК состоится вебинар «Бесплатная оптимизация ИИ-моделей на базе ML Space с помощью Intel®️ oneAPI». Эксперт облачного провайдера услуг и сервисов SberCloud Владимир Новоженов расскажет об инструментах Intel oneAPI — OpenVino на облачной платформе ML Space, ставших теперь доступными для физических лиц, и продемонстрирует, как с их помощью оптимизировать ИИ-модели. Также вы узнаете, где получить бесплатный доступ к инструментам Intel oneAPI на платформе ML Space.
Intel oneAPI Toolkits – это набор инструментов для разработки приложений под различные архитектуры: CPU, GPU, FPGA и другие. В состав набора входит компилятор языка Data Parallel C++, библиотеки для API-программирования и комплект средств для анализа и отладки приложений. Intel oneAPI обеспечивает разработчикам продуктивное и производительное гетерогенное программирование.
Присоединяйтесь! Будет интересно и полезно:
https://sbercloud.ru/ru/warp/webinar?id=9657285
