现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Machinelearning
前往频道在 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
显示更多📈 Telegram 频道 Machinelearning 的分析概览
频道 Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 293 457 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 326，并在 俄罗斯 地区排名第 1 281 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 293 457 名订阅者。
根据 02 七月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -6 464，过去 24 小时变化为 -249，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 7.49%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.71% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 21 989 次浏览，首日通常累积 16 765 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 173。
- 主题关注点： 内容集中在 openai, claude, api, gemini, контекст 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“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”
凭借高频更新（最新数据采集于 03 七月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
293 457
订阅者
-24924 小时
-1 5267 天
-6 46430 天
帖子存档
293 419
Real-Time Face Mask Detector with Python, OpenCV, Keras
https://data-flair.training/blogs/face-mask-detection-with-python/
Dataset: https://data-flair.training/blogs/download-face-mask-data/
Code: https://data-flair.training/blogs/download-face-mask-detector-project-source-code/
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Accelerating 3D Deep Learning with PyTorch3D
PyTorch3D provides efficient, reusable components for 3D Computer Vision research with PyTorch.
Code: https://github.com/facebookresearch/pytorch3d
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.08501v1
Mesh R-CNN: https://github.com/facebookresearch/meshrcnn
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Real Time Object Measurement
Object measurement using OpenCV and Python. We will use an A4 paper as our guide and find the width and height of objects.
https://www.murtazahassan.com/real-time-object-measurement/
293 419
⚡️23 июля в 20:00 состоится демо-урок «Логистическая регрессия для классификации данных».
За 1,5 часа вы:
● Обсудите основы регрессионных моделей
● Узнаете, как устроена логистическая регрессия
● Разберёте, какие разделы математики используются для ее построения
● Поймёте, как улучшить этот классификатор.
Занятие является частью курса «Математика для Data Science. Продвинутый уровень». Приходите получить полезные знания, познакомиться с преподавателем и оценить формат обучения.
👉Для регистрации пройдите вступительный тест, который поможет сориентироваться в уровне вашей подготовки: https://otus.pw/3Cnd/
293 419
Indoor SfMLearner
The unsupervised depth estimation task in indoor environments.
Github: https://github.com/svip-lab/Indoor-SfMLearner
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.07696v1
293 419
Крутой Data-scientist, Python-разработчик или аналитик? 😎
DigitalSuperHero ждет вас!
Регистрируйтесь на онлайн-хакатон по Кибербезопасности и FinTech.
Fintech & Security Superhero пройдет 1–8 августа. Призовой фонд: 700 000 рублей!
🏆Победители получат денежный приз, возможность пилотирования проекта, поддержку от iHub, оффер на работу и попадут на Всероссийский финальный хакатон, который пройдет в сентябре.
На хакатоне Fintech & Security Superhero вы сможете посоперничать с другими командами в двух видах задач::
● Автоматизировать ежедневные рутинные операции эксперта по кибербезопасности
● Создать новые сервисы для банка.
Подавайте заявку до 27 июля тут: dshkazan.ru/its
P.S. А еще у нас есть телеграм-канал, где выкладываем свежие новости о хакатонах: https://t.me/dshkzn
293 419
Fast and Accurate Neural CRF Constituency Parsing
To improve the parsing performance,hee introduced a new scoring architecture based on boundary representation and biaffine attention, and a beneficial dropout strategy.
Github: https://github.com/yzhangcs/parser
Paper: https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/560
293 419
PyTorch LSTM: Text Generation Tutoria
https://www.kdnuggets.com/2020/07/pytorch-lstm-text-generation-tutorial.html
293 419
Всем привет! Приходите в эту пятницу (17 июля) на онлайн-митап PRO_DS.
На митапе Петр Ермаков (Datagym) расскажет как быстро построить дашборд из Jupyter notebook-а, Валентин Малых из Huawei расскажет про проект по анализу естественного языка Russian GLUE, а Ильдар Сафило из МТС расскажет про A/B тестирование на малых выборках.
Регистрация через онлайн-чат в телеграме - https://t.me/joinchat/GBqmrko6rAOuyq_gI-hrpg
293 419
Using machine learning in the browser to lip sync to your favorite songs
https://blog.tensorflow.org/2020/07/using-machine-learning-in-browser-to-lip-sync.html
MediaPipe Face Mesh: https://google.github.io/mediapipe/solutions/face_mesh.html
Github: https://github.com/google/mediapipe
293 419
Free MIT Courses and book on Calculus: The Key to Understanding Deep Learning
Course: https://ocw.mit.edu/resources/res-18-005-highlights-of-calculus-spring-2010/
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Auto-Sklearn 2.0: The Next Generation
auto-sklearn is an automated machine learning toolkit and a drop-in replacement for a scikit-learn estimator.
Github: https://github.com/automl/auto-sklearn
Paper: https://arxiv.org/pdf/2007.04074.pdf
293 419
TensorFlow 2 meets the Object Detection API
https://blog.tensorflow.org/2020/07/tensorflow-2-meets-object-detection-api.html
293 419
YOLOv5
YOLOv5 improves accessibility for realtime object detection.
https://blog.roboflow.ai/yolov5-is-here/
Tutorial: https://blog.roboflow.ai/how-to-train-yolov5-on-a-custom-dataset/
Github: https://github.com/ultralytics/yolov5
Colab : https://colab.research.google.com/drive/1gDZ2xcTOgR39tGGs-EZ6i3RTs16wmzZQ
Video: https://www.youtube.com/watch?v=MdF6x6ZmLAY&feature=youtu.be
293 419
EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning
EagleEye achieves better pruning performance than all of the studied pruning algorithms in our experiments.
Github: https://github.com/anonymous47823493/EagleEye
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.02491v1
293 419
4 Automatic Outlier Detection Algorithms in Python
https://machinelearningmastery.com/model-based-outlier-detection-and-removal-in-python/
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Deep Single Image Manipulation
http://www.vision.huji.ac.il/deepsim/
Code: https://github.com/eliahuhorwitz/DeepSIM
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.01289
293 419
Text Classification with PyTorch
A baseline model with LSTMs
Article: https://medium.com/@fer.neutron/text-classification-with-pytorch-7111dae111a6
Code: https://github.com/FernandoLpz/Text-Classification-LSTMs-PyTorch
@ai_machinelearning_big_data
293 419
PyTorch Multi-GPU Metrics Library and More in New PyTorch Lightning Release
https://www.kdnuggets.com/2020/07/pytorch-multi-gpu-metrics-library-pytorch-lightning.html
