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 275 818 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 1 376 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 275 818 名订阅者。
根据 08 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 -2 581，过去 24 小时变化为 -147，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 7.93%。内容发布后 24 小时内通常能获得 6.43% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 21 878 次浏览，首日通常累积 17 732 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 341。
- 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 09 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。
275 818
订阅者
-14724 小时
-9337 天
-2 58130 天
帖子存档
275 790
Pixellib is a library for performing segmentation of objects in images and videos.
Github: https://github.com/ayoolaolafenwa/PixelLib
Paper: https://vixra.org/abs/2101.0122
Documentation: https://pixellib.readthedocs.io/en/latest/
Video: https://www.youtube.com/watch?v=hxczTe9U8jY&feature=emb_logo&ab_channel=AyoolaOlafenwa
@ai_machinelearning_big_data
275 790
Extreme Gradient Boosting (XGBoost) with R and Python
https://datascience-enthusiast.com/R/ML_python_R_part2.html
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🦾 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
275 790
🔥 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
275 790
🪐 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
275 790
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
275 790
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
275 790
🔝 Top 10 Computer Vision Papers 2020
https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html
@ai_machinelearning_big_data
275 790
🔝 Top 10 Computer Vision Papers 2020
https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html
275 790
TensorFlow Lite on GPU
https://www.tensorflow.org/lite/performance/gpu_advanced
@tensorflowblog
275 790
📛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
275 790
🔇 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
275 790
🦾 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
275 790
🚀 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
275 790
🦠 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
275 790
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
275 790
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
275 790
👁🗨 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
275 790
🗒 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
275 790
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
