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1 281 技术与应用326...

📈 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 293 602 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 293 602 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。

293 602

订阅者

-24924 小时

-1 5267 天

-6 46430 天

21 989

帖子浏览量

~ 16 76524 小时

~ 18 67648 小时

7.49%

参与率

~ 6

每日帖子数

Ads index

beta

帖子存档

293 523

Extreme Gradient Boosting (XGBoost) with R and Python https://datascience-enthusiast.com/R/ML_python_R_part2.html @ai_machinelearning_big_data

293 523

🦾 Robustness Gym is a Python evaluation toolkit for natural language processing. Github: https://github.com/robustness-gym/robustness-gym Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04840v1 Project: https://robustnessgym.com/ @ai_machinelearning_big_data

293 523

🔥 Fast convolutional neural networks on FPGAs with hls4ml Github: https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml Paper: https://arxiv.org/abs/2101.05108v1 Documentation: https://fastmachinelearning.org/hls4ml/ @ai_machinelearning_big_data

293 523

🪐 A Bayesian neural network predicts the dissolution of compact planetary systems Post/code: https://astroautomata.com/paper/bnn-instability-model/ API: https://github.com/dtamayo/spock Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04117 @ai_machinelearning_big_data

293 523

FaceX-Zoo: A PyTorch Toolbox for Face Recognition Github: https://github.com/JDAI-CV/faceX-Zoo Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04407v2 @ai_machinelearning_big_data

293 523

Datasets Datasets collected for network science, deep learning and general machine learning research. Github: https://github.com/benedekrozemberczki/datasets Paper: https://arxiv.org/abs/2101.03091v1 @ai_machinelearning_big_data

293 523

🔝 Top 10 Computer Vision Papers 2020 https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html @ai_machinelearning_big_data

293 523

🔝 Top 10 Computer Vision Papers 2020 https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html

293 523

TensorFlow Lite on GPU https://www.tensorflow.org/lite/performance/gpu_advanced @tensorflowblog

293 523

📛Sharded: A New Technique To Double The Size Of PyTorch Models Article: https://towardsdatascience.com/sharded-a-new-technique-to-double-the-size-of-pytorch-models-3af057466dba Habr ru: https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/536394/ ZeRO: Memory Optimizations Paper: https://arxiv.org/abs/1910.02054 @ai_machinelearning_big_data

293 523

🔇 Deep Noise Suppression Challenge – ICASSP 2021 Github: https://github.com/microsoft/DNS-Challenge Paper: https://arxiv.org/abs/2101.01902v1 Training and test datasets: https://github.com/microsoft/DNS-Challenge/tree/master/datasets Challenge: https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/deep-noise-suppression-challenge-icassp-2021/ @ai_machinelearning_big_data

293 523

🦾 Volumetric Grasping Network. Github: https://github.com/ethz-asl/vgn Paper: https://arxiv.org/abs/2101.01132 Video: https://www.youtube.com/watch?v=FXjvFDcV6E0&feature=youtu.be @ai_machinelearning_big_data

293 523

🚀 DALL·E is a 12-billion parameter version of GPT-3 trained to generate images from text descriptions Introduction: https://openai.com/blog/tags/multimodal/ Deepmind Blog: https://openai.com/blog/dall-e/ Github: https://github.com/openai/CLIP Paper: https://cdn.openai.com/papers/Learning_Transferable_Visual_Models_From_Natural_Language.pdf Colab: https://colab.research.google.com/github/openai/clip/blob/master/Interacting_with_CLIP.ipynb @ai_machinelearning_big_data

293 523

🦠 COVID-Affinity-Model Github: https://github.com/AlexTS1980/COVID-Affinity-Model Paper: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.12.29.20248987v1.full.pdf @ai_machinelearning_big_data

293 523

Not All Memories are Created Equal: Learning to Expire Github: https://github.com/lucidrains/learning-to-expire-pytorch Paper: https://openreview.net/forum?id=ZVBtN6B_6i7 @ai_machinelearning_big_data

293 523

Первый сериал про Data Science в жанре edutainment!😱 В рамках чемпионата Alfa Battle 2.0 банк и партнеры позволили себе небольшой эксперимент и теперь мы наблюдаем за историей, как стажёр Денис только что прошел отбор в программу стажировок Альфа-Банка. Нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение… О секретах использования больших данных в компаниях Альфа-Групп он узнает на встречах по обмену опытом, на которые попадает мистическим образом🔮 Персонажи и описываемые события являются реальными. Все трюки в сериале выполнены профессиональными дата-сайентистами компаний Альфа-Групп. Не пытайтесь повторить дома) Cмотреть сериал - https://link.alfabattle.ru/TMSse

293 523

👁‍🗨 LambdaNetworks: Modeling long-range Interactions without Attention New approach to image recognition that reaches SOTA on ImageNet Github: https://github.com/leaderj1001/LambdaNetworks Paper: https://openreview.net/forum?id=xTJEN-ggl1b Fork: https://github.com/leaderj1001/LambdaNetworks @ai_machinelearning_big_data

293 523

🗒 Machine Learning Cheat Sheets https://sites.google.com/view/datascience-cheat-sheets Machine Learning Animations: https://sites.google.com/view/mlingifs#h.341bzfgiuxfx @ai_machinelearning_big_data

293 523

Хотите увидеть, как большие данные помогают врачам открывать революционные методы лечения? Узнать, как «простые айтишники» двигают медицину и фарминдустрию вперед? Нужен ли для этого диплом медвуза? А зарплаты высокие? Приходите на онлайн-интенсив по Data Science в медицине от GeekBrains! Вас ждут два часа живого общения с преподавателем и море практики. Узнаете, как работает наука о данных, что такое биометрия и какие знания нужны для начала карьеры аналитика в медицине. В финале получите видеозапись занятия и сертификат о прохождении обучения. Переходите по ссылке https://geekbrains.ru/link/Grq2wK, записывайтесь на интенсив и врывайтесь в одну из самых топовых профессий современности. И да, спойлер, зарплаты там — высокие. Записаться

293 523

🎨 Colorization Transformer Github: https://github.com/satoshiiizuka/siggraphasia2019_remastering Results: http://iizuka.cs.tsukuba.ac.jp/projects/remastering/en/index.html Paper: https://openreview.net/forum?id=5NA1PinlGFu @ai_machinelearning_big_data