不要被骗子欺骗！Telemetrio 会找到并标记这些频道 👉 如果想查看标记，请订阅

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

网络: Machinelearning俄罗斯1 377技术与应用336...

📈 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 275 988 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 336，并在 俄罗斯 地区排名第 1 377 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 275 988 名订阅者。

根据 07 十一月, 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 -2 499，过去 24 小时变化为 -157，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 8.01%。内容发布后 24 小时内通常能获得 6.41% 的反应，占订阅者总量。
帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 22 107 次浏览，首日通常累积 17 690 次浏览。
互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 342。
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 08 十一月, 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。

275 988

订阅者

-15724 小时

-8727 天

-2 49930 天

22 107

帖子浏览量

~ 17 69024 小时

~ 19 43548 小时

8.01%

参与率

~ 6

每日帖子数

Ads index

帖子存档

275 960

🐍 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

275 960

📖 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

275 960

👨‍🎓 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

275 960

⚛ Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold https://deepmind.com/blog/article/putting-the-power-of-alphafold-into-the-worlds-hands Github: https://github.com/deepmind/alphafold Paper: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2 @ai_machinelearning_big_data

275 960

В Академии больших данных MADE открыт набор на бесплатное обучение в области Data Science. Программа рассчитана на ИТ-специалистов с опытом 1-3 года работы, знаниями высшей математики, умением применять базовый алгоритмы, а также умением программировать на Python, С++ или Java. Студенты могут выбрать одну из трех специальностей: Data Scientist, Machine Learning Engineer и Data Engineer. Все полученные теоретические знания закрепляются практикой, а в финале обучения – подготовка и защита выпускного проекта. Прием заявок продлится до 31 июля включительно. Далее – вступительные испытания. Обучение полностью бесплатное. Успейте подать заявку до дедлайна на сайте программы: https://vk.cc/c3XorM

275 960

📐 Googl's Measuring and Improving Model-Moderator Collaboration using Uncertainty Estimation Providing high-quality implementations of standard and state-of-the-art methods on standard tasks. Github: https://github.com/google/uncertainty-baselines Paper: https://arxiv.org/abs/2107.04212v1 Dataset: https://www.tensorflow.org/datasets @ai_machinelearning_big_data

275 960

↔️ Independent Encoder for Deep Hierarchical Unsupervised Image-to-Image Translation Github: https://github.com/Elvinky/IEGAN Paper: https://arxiv.org/abs/2107.02494 Datasets: https://github.com/Elvinky/IEGAN/tree/main/dataset Image-to-Image Translation: https://paperswithcode.com/task/image-to-image-translation @ai_machinelearning_big_data

275 960

🌐 Depth-supervised NeRF: Fewer Views and Faster Training for Free Github: https://github.com/dunbar12138/DSNeRF Paper: https://arxiv.org/abs/2107.02791v1 Project: https://www.cs.cmu.edu/~dsnerf/ Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/3dmatch @ai_machinelearning_big_data

275 960

20-21 июля в OTUS пройдет открытый интенсив для тех, кто хочет работать с большими данными. После двухдневного обучения вы сможете выводить модель в продакшн с помошью AWS: - Узнаете, как использовать lambda и нюансы работы с IoT данными - Научитесь выводить модель в продакшн без сложных настроек системы Кроме того, интенсив — это возможность попробовать онлайн-курс «Промышленный ML на больших данных». https://otus.pw/dh44/

275 960

🔝 Learning Hierarchical Graph Neural Networks for Image Clustering Github: https://github.com/dmlc/dgl/tree/master/examples/pytorch/hilander Paper: https://arxiv.org/abs/2107.01319 Datasets: https://drive.google.com/file/d/1KLa3uu9ndaCc7YjnSVRLHpcJVMSz868v/view @ai_machinelearning_big_data

275 960

🚀 TensorFlow and PyTorch performance benchmarking in 2021 Habr: https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/565456/ Github: https://github.com/Chifffa/tf_vs_torch_benchmarking @ai_machinelearning_big_data

275 960

🔎 Microsoft AutoML - Neural Architecture Search New one-shot architecture search framework dedicated to vision transformer search Github: https://github.com/microsoft/AutoML Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00651v1 Models: https://drive.google.com/drive/folders/1NLGAbBF9bA1IUAxKlk2VjgRXhr6RHvRW Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10 @ai_machinelearning_big_data

275 960

🔺 Pyramid Vision Transformer Image classification, object detection, and semantic segmentation tasks Github: https://github.com/whai362/PVT Paper: https://arxiv.org/abs/2106.13797v2 @ai_machinelearning_big_data

275 960

Cartoon-StyleGan2 🙃 : Fine-tuning StyleGAN2 for Cartoon Face Generation Github: https://github.com/happy-jihye/Cartoon-StyleGan2 Paper: https://arxiv.org/abs/2106.12445 Colab: https://colab.research.google.com/github/happy-jihye/Cartoon-StyleGan2/blob/main/Cartoon_StyleGAN2.ipynb @ai_machinelearning_big_data

275 960

📘 D2L.ai: Interactive Deep Learning Book with Multi-Framework Code, Math, and Discussions Github: https://github.com/d2l-ai/d2l-en Book: https://d2l.ai/ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.11342v1 @ai_machinelearning_big_data

275 960

Бесконечность не предел, машина ИИ будет работать все быстрее и лучше. Чтобы обуздать ее силу, вспахать и засеять цифровые поля нужны люди — AI продакт-менеджеры. Спрос на профессионалов Big Data PM, AI&ML PM, DS PM, DL PM (альтернативные названия специальности) растет стремительными темпами. Курс «AI Product Manager» — силовой агрегат продакта, решившегося овладеть мощью Al и вырасти до руководителя c-level executives. Никакой воды, только сконцентрированная теория, которую студенты оттачивают на практике. Опыт преподавателей-практиков и 4 кейса в портфолио на выходе. Курс рассчитан на 10 часов в неделю — можно совмещать с основной работой и сразу применять полученные навыки. Преподаватели и менторы из ДомКлик, Mail.ru и Facebook помогут в трансформации вашей карьеры. ❗️Подробности и запись на курс по ссылке — https://clc.am/Qx8Z_Q

275 960

🔍 Advancing computer vision research with new Detectron2 Mask R-CNN baselines Facebook Ai: https://ai.facebook.com/blog/advancing-computer-vision-research-with-new-detectron2-mask-r-cnn-baselines/ Code: https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/master/MODEL_ZOO.md#new-baselines-using-large-scale-jitter-and-longer-training-schedule Tensorflow implementation: https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detectiona @ai_machinelearning_big_data

275 960

Знать высшую математику и уметь применять ее в Data Science — принципиально разные вещи. Как выделять самое ценное в больших данных при помощи линейной алгебры? Как исследование функций многих переменных помогает находить оптимальные параметры модели? Как использовать теорему Байеса для бинарной классификации? Все это и многое другое ты освоишь за 4 месяца на практике онлайн-курса «Math for Data Science» от OTUS. Тебя ждет максимально приближенная к реальным рабочим условиям среда и увлекательные разнообразные кейсы. В конце обучения ты соберешь портфолио решенных задач, которое усилит резюме и позволит грамотно работать с моделями машинного обучения. Пройди вступительный тест и получи доступ к профессиональному Slack-сообществу с выпускниками и преподавателями 👉 https://otus.pw/jzIh/

275 960

⬇️ Pysentimiento: A Python toolkit for Sentiment Analysis and Social NLP tasks Github: https://github.com/pysentimiento/pysentimiento Paper: https://arxiv.org/abs/2106.09462 English model: https://huggingface.co/finiteautomata/bertweet-base-sentiment-analysis @ai_machinelearning_big_data