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1 276 技术与应用327...

📈 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 293 687 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 327，并在 俄罗斯 地区排名第 1 276 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 293 687 名订阅者。

根据 01 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 -6 444，过去 24 小时变化为 -235，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 7.55%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.55% 的反应，占订阅者总量。
帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 22 202 次浏览，首日通常累积 16 311 次浏览。
互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 172。
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 02 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。

293 687

订阅者

-23524 小时

-1 5517 天

-6 44430 天

22 202

帖子浏览量

~ 16 31124 小时

~ 18 21848 小时

7.55%

参与率

~ 6

每日帖子数

Ads index

beta

帖子存档

293 650

🔍 TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection Github: https://github.com/fcjian/TOOD Paper: https://arxiv.org/abs/2108.07755v2 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data

293 650

🔍 TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection Github: https://github.com/dvlab-research/panopticfcn Paper: https://arxiv.org/abs/2108.07755v2 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data

293 650

✔️ Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation Github: https://github.com/dvlab-research/panopticfcn Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.00720.pdf Methods: https://paperswithcode.com/method/fcn @ai_machinelearning_big_data

293 650

💡 X-modaler: A Versatile and High-performance Codebase for Cross-modal Analytics Github: https://github.com/yehli/xmodaler Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08217v1 Project: https://xmodaler.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

👁 MMOCR: A Comprehensive Toolbox for Text Detection, Recognition and Understanding MMOCR is an open-source toolbox based on PyTorch and mmdetection for text detection, text recognition Github: https://github.com/open-mmlab/mmocr Paper: https://arxiv.org/abs/2108.06543v1 Documentation: https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

⏺ Towards Interpretable Deep Metric Learning with Structural Matching Github: https://github.com/wl-zhao/diml Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05889v1 RevisitDML: https://github.com/wl-zhao/diml @ai_machinelearning_big_data

293 650

Oriented R-CNN for Object Detection Github: https://github.com/jbwang1997/OBBDetection BboxToolkit: https://github.com/jbwang1997/BboxToolkit Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227 @ai_machinelearning_big_data

293 650

🖊 Как внедряются элементы машинного обучения в службу поддержки: об этом рассказал Яндекс Go в новой статье на VC. Внутри можно узнать, каких результатов добилась компания и какие задачи решила благодаря SupportAI: VC: https://vc.ru/yandex.go/280385-yandeks-uluchshil-kachestvo-pismennoy-podderzhki-polzovateley-i-sokratil-rashody-bolee-chem-na-45 @ai_machinelearning_big_data

293 650

Multiscale Vision Transformers: A hierarchical architecture for representing image and video information Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/multiscale-vision-transformers-an-architecture-for-modeling-visual-data/ Code: https://github.com/facebookresearch/SlowFast Pytorch video: https://github.com/facebookresearch/pytorchvideo Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227 @ai_machinelearning_big_data

293 650

ESPnet: end-to-end speech processing toolkit Github: https://github.com/espnet/espnet Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09011v2 Notebook: https://github.com/espnet/notebook @ai_machinelearning_big_data

293 650

⚪ SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation (SIGGRAPH 2021) Github: https://github.com/liruihui/sp-gan Paper: https://arxiv.org/abs/2108.04476v1 Project: https://liruihui.github.io/publication/SP-GAN/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

🧹 Overview of data cleaning methods https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/571606/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

🎨 Paint Transformer: Feed Forward Neural Painting with Stroke Prediction Github: https://github.com/huage001/painttransformer Paper: https://arxiv.org/abs/2108.03798 Paddle Implementation: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN @ai_machinelearning_big_data

293 650

🔍 Contrastive Sensor Fusion Github: https://github.com/descarteslabs/contrastive_sensor_fusion Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05094v1 @ai_machinelearning_big_data

293 650

📹 Internal Video Inpainting by Implicit Long-range Propagation Github: https://github.com/Tengfei-Wang/Implicit-Internal-Video-Inpainting Paper: https://arxiv.org/abs/2108.01912v1 4k Data: https://github.com/Tengfei-Wang/Annotated-4K-Videos Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/videoremoval4k @ai_machinelearning_big_data

293 650

👁 Improving Contrastive Learning by Visualizing Feature Transformation Github: https://github.com/DTennant/CL-Visualizing-Feature-Transformation Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02982 @ai_machinelearning_big_data

293 650

📸 Physics-based Noise Modeling for Extreme Low-light Photography Github: https://github.com/Vandermode/ELD Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02158v1 Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1CT2Ny9W9ArdSQaHNxC5hGwav9lZHoqJa?usp=sharing @ai_machinelearning_big_data

293 650

How to automate Hadoop administration without excruciating pain https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/569762/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

▶️ Deepminds's Perceiver: General Perception with Iterative Attention General architecture that works on many kinds of data https://deepmind.com/blog/article/building-architectures-that-can-handle-the-worlds-data Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/perceiver Colab: https://colab.research.google.com/github/deepmind/deepmind_research/blob/master/perceiver/colabs/masked_language_modelling.ipynb Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03206 @ai_machinelearning_big_data

293 650

Создайте систему биометрии — попробуйте себя в роли дата-сайентиста! На бесплатном воркшопе от онлайн-магистратуры МГУ «Искусственный интеллект и цифровые технологии» вы узнаете: ▪️Как построить систему распознавания лиц с помощью Python ▪️Как выполнять тестовые задания и проходить собеседования ▪️Как эффективно изучать Data Science Подключайтесь на онлайн-трансляцию 5 августа в 19:00 по МСК Регистрируйтесь сейчас, чтобы не пропустить воркшоп: https://u.to/w66BGw