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
293 412
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
293 412
Adversarial NLI: A New Benchmark for Natural Language Understanding
Facebook introduced a new large-scale NLI benchmark dataset, collected via an iterative, adversarial human-and-model-in-the-loop procedure
https://ai.facebook.com/research/publications/adversarial-nli-a-new-benchmark-for-natural-language-understanding/
Dataset: https://github.com/facebookresearch/anli
Paper: https://arxiv.org/abs/1910.14599
@ai_machinelearning_big_data
293 412
Компьютерное зрение против нежелательного видеоконтента
Хотите узнать о практических кейсах применения computer vision и machine learning? Тогда подключайтесь к нашему онлайн-митапу МТС и КРОК 8 июля в 19:00.
Участие бесплатно, регистрация по ссылке https://crocedu.timepad.ru/event/1339663/
Мы расскажем про:
- анализ выкладки товаров на витринах в салонах МТС;
- классификацию текстов узконаправленной тематики в условиях малого - количества данных;
- детектирование нежелательного контента в видеопотоке;
- калибровку камеры для адаптации существующих детекторов к различным условиям.
293 412
9 Key Machine Learning Algorithms Explained in Plain English
https://www.freecodecamp.org/news/a-no-code-intro-to-the-9-most-important-machine-learning-algorithms-today/
293 412
30 Largest TensorFlow Datasets for Machine Learning
https://lionbridge.ai/datasets/tensorflow-datasets-machine-learning/
293 412
SpineNet: A Novel Architecture for Object Detection Discovered with Neural Architecture Search
https://ai.googleblog.com/2020/06/spinenet-novel-architecture-for-object.html
Paper: https://arxiv.org/abs/1912.05027
293 412
Unsupervised Discovery of Object Landmarks via Contrastive Learning
Approach is motivated by the phenomenon of the gradual emergence of invariance in the representation hierarchy of a deep network.
https://people.cs.umass.edu/~zezhoucheng/contrastive_landmark/
Code: https://github.com/cvl-umass/ContrastLandmark
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.14787
293 412
А вы знаете, что самые высокооплачиваемые вакансии на удаленке это IT & Digital?
Канал @hiddengurus ежедневно подготавливает выборку таких топовых позиций специально для вас.
После подписки вы получите:
- Свежие вакансии прямиком от работодателей.
- Возможность принять участие в крутых проектах из США, Европы, РФ и Латинской Америки.
- Возможность прокачать свой скилл, и стать настоящим гуру.
- Царскую ЗП до 10000$/месяц.
- Шанс работать из любой точки мира, когда удобно вам!
Подписывайтесь на канал @hiddengurus - это шанс изменить вашу жизнь!
Подписаться
293 412
Extracting the main trend in a dataset: the Sequencer algorithm
The Sequencer is an algorithm that attempts to reveal the main sequence in a dataset, if it exists.
http://sequencer.org/
Github: https://github.com/dalya/Sequencer
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.13948v1
293 412
Computer Vision using Tensorflow
https://levelup.gitconnected.com/computer-vision-using-tensorflow-946718d3c123
Full Code can be found on my Github
293 412
Enhance your TensorFlow Lite deployment with Firebase
https://blog.tensorflow.org/2020/06/enhance-your-tensorflow-lite-deployment-with-firebase.html
293 412
The NetHack Learning Environment
The NetHack Learning Environment (NLE) is a Reinforcement Learning environment based on NetHack 3.6.6. NLE is designed to provide a standard RL interface to the game, and comes with tasks that function as a first step to evaluate agents on this new environment.
Github: https://github.com/facebookresearch/nle
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.13760v1
Project: https://nethack.org/
293 412
Introducing a New Privacy Testing Library in TensorFlow
https://blog.tensorflow.org/2020/06/introducing-new-privacy-testing-library.html
Github: https://github.com/tensorflow/privacy
293 412
Свежая подборка из мира новостей по искусственному интеллекту, Big Data и машинному обучению. Переходи по ссылке и будь в курсе всего, что происходит в России и мире. Не оставайся в стороне от историй, за которыми будущее.
https://t.me/bolshiedannye
293 412
Denoising Diffusion Probabilistic Models
Рigh quality image synthesis results using diffusion probabilistic models, a class of latent variable models inspired by considerations from nonequilibrium thermodynamics.
https://hojonathanho.github.io/diffusion/
Github: https://github.com/hojonathanho/diffusion
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.11239
293 412
Machine Learning in Dask
In this article you can learn how Dask works with a huge dataset on local machine or in a distributed manner.
https://www.kdnuggets.com/2020/06/machine-learning-dask.html
293 412
The Most Important Fundamentals of PyTorch you Should Know
https://blog.exxactcorp.com/the-most-important-fundamentals-of-pytorch-you-should-know/
Code: https://github.com/tirthajyoti/PyTorch_Machine_Learning
293 412
Data-Efficient GANs with DiffAugment
Differentiable Augmentation (DiffAugment), a simple method that improves the data efficiency of GANs by imposing various types of differentiable augmentations on both real and fake samples.
Github: https://github.com/mit-han-lab/data-efficient-gans
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.10738
Training code: https://github.com/mit-han-lab/data-efficient-gans/tree/master/DiffAugment-stylegan2
293 412
SimCLR - A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
The findings described in this paper can potentially be harnessed to improve accuracy in any application of computer vision where it is more expensive or difficult to label additional data than to train larger models.
Github: https://github.com/google-research/simclr
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.10029
