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 293 687 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
أرشيف المشاركات
293 645
🥑 DALL·E Mini
Generate images from a text prompt
Demo: https://huggingface.co/spaces/flax-community/dalle-mini
Github: https://github.com/borisdayma/dalle-mini
Paper: https://wandb.ai/dalle-mini/dalle-mini/reports/DALL-E-mini--Vmlldzo4NjIxODA
@ai_machinelearning_big_data
293 645
📡 StyleGAN-NADA: CLIP-Guided Domain Adaptation of Image Generators
Github: https://github.com/rinongal/StyleGAN-nada
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.00946v1
Project: https://stylegan-nada.github.io/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lsun
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🗣 Pretrained Language Model
AutoTinyBERT: Automatic Hyper-parameter Optimization for Efficient Pre-trained Language Models
Github: https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.13686v1
AutoTinyBERT: https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/AutoTinyBERT
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🤖 Droidlet: modular, heterogenous, multi-modal agents
Github: https://github.com/facebookresearch/droidlet
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10384
Article: https://t.me/machinelearning_ru/279
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🌠 Deepmind's Generally capable agents emerge from open-ended play
Blog : https://deepmind.com/blog/article/generally-capable-agents-emerge-from-open-ended-play
Paper: https://deepmind.com/research/publications/open-ended-learning-leads-to-generally-capable-agents
DeepMind Research: https://github.com/deepmind/deepmind-research
Video: https://www.youtube.com/watch?v=lTmL7jwFfdw&ab_channel=DeepMind
@ai_machinelearning_big_data
293 645
👁 Contextual Transformer Networks for Visual Recognition.
Github: https://github.com/JDAI-CV/CoTNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.12292v1
Chalange: https://eval.ai/web/challenges/challenge-page/1041/leaderboard/2695
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🖊 Introducing Triton: Open-Source GPU Programming for Neural Networks
https://openai.com/blog/triton/
Github: https://github.com/openai/triton
Documents: https://triton-lang.org/
@ai_machinelearning_big_data
293 645
📂 RLQP: Accelerating Quadratic Optimization with RL
Github: https://github.com/berkeleyautomation/rlqp
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10833v1
@ai_machinelearning_big_data
293 645
AAVAE: Augmentation-Augmented Variational Autoencoders
Github: https://github.com/gridai-labs/aavae
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.12329v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🔎 Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data
Github: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10833v1
How to Train Real-ESRGAN: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/Training.md
Colab Demo: https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo
@ai_machinelearning_big_data
293 645
https://t.me/Golang_google - golang channel
https://t.me/javascriptv - javascript tutorials
https://t.me/memes_prog - it memes
https://t.me/pro_python_code - python ru
https://t.me/htmlcssjavas - web development
293 645
🤗 The Best SOTA NLP Course is Free!
https://huggingface.co/course/chapter1
Dataset: https://github.com/huggingface/datasets
Colab: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter1/section3.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
293 645
Тут у Яндекса интересная новость. Компания запускает соревнование для исследователей в области машинного обучения в рамках крупнейшей конференции MLщиков в мире - NeurIPS 2021. Вместе с учеными Оксфорда и Кембриджа предлагают участникам посоревноваться в разработке алгоритмов и их обучении для погоды, машинного перевода текстов и предсказания поведения участников автомобильного движения. Основной задачей будет проверить эффективность этих алгоритмов при сдвиге данных.
Для соревнования Яндекс открыл доступ к собственному датасету, который считается самым большим в мире по беспилотным автомобилям. Еще поделятся реальными данными Я.Погоды и Я.Переводчика. Это данные из сервисов, которые много лет работают в реальном мире, используются в различных сценариях, и уже проходили испытание сдвигом данных.
Полученные решения можно будет применять в разных отраслях, которые сталкиваются со сдвигом данных. Крутая инициатива!
https://research.yandex.com/shifts
293 645
ИТ-компания Selectel приглашает на вебинар «Искусственный интеллект и Machine learning»
После вебинара вы сможете:
💥 наладить прозрачный R&D-процесс в командах
💥 получить нужный результат даже при низкой квалификации кадров
💥 провести оценку эффективности работы исследователей
Дата: 29 июля, четверг, 16:00 МСК
Спикеры: Алексей Гончаров, CEO в Machine Intelligence Laboratory, и Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в @selectelnews.
Подробности и регистрация по ссылке:
🚀 https://slc.tl/RaS56
293 645
🌀 CycleMLP: A MLP-like Architecture for Dense Prediction
Github: https://github.com/ShoufaChen/CycleMLP
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10224
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@ai_machinelearning_big_data
293 645
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения?
Тогда без знаний, которые даст вам онлайн-курс «Machine Learning. Advanced», не обойтись.
📍Справитесь ли вы с уровнем курса? Покажет вступительный тест.
Пройдите тестирование, чтобы:
● оценить свои навыки
● занять место на курсе по специальной цене
● получить доступ к демо-урокам курса
👉🏻Пройти тестирование: https://otus.pw/U0aY/
293 645
🔝 Deepmind's WikiGraphs: A Wikipedia Text - Knowledge Graph Paired Dataset
This package provides tools to download the WikiGraphs dataset
Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/wikigraphs
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09556v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wikigraphs
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🐍 PyTorch Fundamentals Free Microsoft Course
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/pytorch-fundamentals/
Ru: https://docs.microsoft.com/ru-ru/learn/paths/pytorch-fundamentals/
Github: https://github.com/pytorch/tutorials
@ai_machinelearning_big_data
293 645
📖 GFP-GAN: Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior
Github: https://github.com/TencentARC/GFPGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04061v2
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lfw
Colab Demo: https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo
@ai_machinelearning_big_data
293 645
👨🎓 From economists to data scientists or how to become the leader of the Kaggle Notebooks rating
Habr: https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/567678/
Exploration of data step by step: https://www.kaggle.com/artgor/exploration-of-data-step-by-step
@ai_machinelearning_big_data
