Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Machinelearning
Open in 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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Machinelearning
Channel Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 293 943 subscribers, ranking 330 in the Technologies & Applications category and 1 277 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 293 943 subscribers.
According to the latest data from 30 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 432 over the last 30 days and by -166 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.71%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.50% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 22 682 views. Within the first day, a publication typically gains 16 178 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 176.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 01 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
293 943
Subscribers
-16624 hours
-1 5837 days
-6 43230 days
Posts Archive
293 880
🧠 Напишите свою первую нейронную сеть!
Встречаемся 15 сентября в 20:00 мск на открытом уроке OTUS.
💬 Вместе с Антоном Витвицким, экспертом по компьютерному зрению и глубокому обучению, рассмотрим основные этапы создания и обучения своей первой нейронной сети и попробуем решить известную задачу классификации MNIST полносвязной и сверточной нейронными сетями на примере фреймворка PyTorch.
📚 Больше практики и и интересных задач ждут вас на онлайн-курсе «Deep Learning».
Для участия необходимо знать основы Python, поэтому проходите вступительный тест и 👉 регистрируйтесь
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru
293 880
🔥 YOLOv6
YOLOv6-N hits 35.9% AP on COCO dataset with 1234 FPS on T4. YOLOv6-S strikes 43.5% AP with 495 FPS, and the quantized YOLOv6-S model achieves 43.3% AP at a accelerated speed of 869 FPS on T4.
git clone https://github.com/meituan/YOLOv6
cd YOLOv6
pip install -r requirements.txt
⚙️ Github
➡️ Paper
✔️ Colab
💻 Quantization Tutorial
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
293 880
Ребята, знаю, что у меня в канале есть новички и начинающие специалисты по аналитике данных. Вам может быть интересна эта информация.
Онлайн-университет Skypro ищет несколько человек, чтобы обучить их и устроить на работу на позицию аналитика данных. Выпускники зарабатывают в среднем 98 000 ₽, а устраиваются на работу 95% студентов.
Половину от цены курса вы платите до обучения, а вторую половину — когда устроитесь на новую работу.
Оставьте заявку, менеджеры Skypro ответят на ваши вопросы: https://go.sky.pro/machinelearning
Курс длится 10 месяцев:
— будут домашние задания и мастер-классы с реальными задачами;
— можно искать работу уже на пятом месяце учебы;
— получите диплом о профессиональной переподготовке.
Оставляйте заявку, пока другие вас не опередили: https://go.sky.pro/machinelearning
293 880
🦾 XSimGCL: Towards Extremely Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation
⚙️ Github
➡️ Paper
💻 Tutorial page
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
293 880
⚡️Хотите профессионально справляться с задачами по машинному обучению?
Обсудим алгоритмы для поиска аномалий в данных и применим на практике на открытом уроке курса «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера Сбера.
⚠️ Поиск аномалий и выброс (outliar detection) в данных — крайне востребованный навык в области ML
Зарегистрируйтесь на бесплатный открытый урок «Out liar! Методы детекции аномалий в данных», 19 сентября в 18:00 мск
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/5bHo/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
293 880
🧬 Genomepy: genes and genomes at your fingertips
genomepy, which can search, download, and preprocess the right genomic data for your analysis.
$ pip install genomepy
⚙️ Github
➡️ Paper
📄 Documentation
@ai_machinelearning_big_data
293 880
15 сентября, 18:00
Selectel ML MeetUp: проблемы ML команд в 2022
Присоединяйтесь к ежегодному митапу от @Selectel, где мы поговорим об актуальных сложностях, трендах и инструментах построения production ML-систем.
Что обсудим:
◽️ Подготовку инфраструктуры для внедрения ML-инструментов.
◽️ Состояние российского рынка ML.
◽️ Новые Data/ML-продукты Selectel.
◽️ Кейсы наших партнеров и гостей митапа.
Все участники получат запись сессии и смогут принять участие в розыгрыше приза за лучший вопрос.
Регистрируйтесь на офлайн-встречу в Санкт-Петербурге: https://slc.tl/wgkmu
Регистрируйтесь на онлайн-трансляцию: https://slc.tl/bvz39
293 880
🔵 Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces
The library features (approximate) computational techniques for heat and Matérn kernels on compact Lie groups.
⚙️ Github
➡️ Paper
⚪ SphericalHarmonics
@ai_machinelearning_big_data
293 880
OTUS совместно с CloudМТС проведет онлайн-митап, посвященный миграции на новые облачные сервисы
Завтра в 18:00 мы расскажем о специфике миграции в облако МТС: разберем предпосылки, сценарии и технологии.
Своим опытом поделятся практикующие эксперты:
– Антон Губарев - разработчик Platform as a Service, Авито,
– Василий Никулин - Руководитель направления поддержки продаж федеральных клиентов, Департамент облачного бизнеса,
– Денис Кузьмичёв - Менеджер по продукту, CloudMТС
Каждый участник расскажет о миграции с учетом личного опыта и экспертизы. В конце мероприятия вы сможете задать вопросы всем участникам и получить гайд по миграции с комментариями экспертов.
Начинаем 6 сентября в 18:00 по Москве. Приходите по ссылке и приглашайте коллег!
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru
293 880
🤖 Transformers are Sample Efficient World Models
New state of the art for methods without lookahead search, and even surpasses MuZero.
⚙️Github:
➡️ Paper
💻Dataset
@ai_machinelearning_big_data
293 880
@python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с реальных Python собеседований.
@golang_interview - пройти Golang собеседование.
@machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению и алгоритмам .
@data_analysis_ml - самая востребованная Python профессия.
293 880
🏙 2BiVQA: Double Bi-LSTM based Video Quality Assessment of UGC Videos
Github: https://github.com/atelili/2bivqa
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.14774v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/live-vqc
Tasks: https://paperswithcode.com/task/video-quality-assessment
@ai_machinelearning_big_data
293 880
Как организовать потоковую обработку данных. Часть 2!
В первой части Евгений Ненахов из центра Big Data МТС Digital рассказал об основных компонентах методологии, а сейчас — о том, как ими пользоваться.
Из новой статьи вы узнаете:
➖ где хранить конфигурации
➖ как настроить Kafka и Spark Streaming
➖ как снизить нагрузку на GC и многое другое
О том, как создать универсальный инструмент потоковой обработки данных и построить с его помощью мощную систему стриминга, способную обрабатывать 7 млн событий в пике, читайте в блоге МТС на Хабре.
293 880
🖼 PyTorch Image Quality (PIQ) is a collection of measures and metrics for image quality assessment.
$ pip install piq
Github: https://github.com/photosynthesis-team/piq
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.14818v1
Docs: https://piq.readthedocs.io.
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/kadid-10k
@ai_machinelearning_big_data
293 880
Практический опыт в Data Science нужно получать у практиков.
DataWorkshop 5 сентября запускает 3-недельный курс "Практическое введение в Python для Data Science". До 3 сентября (включительно) данный курс можно получить бесплатно.
15 лет опыта в коммерческом программировании, 9 лет в Data Science - у автора курсов. Опыт получал в европейских и американских компаниях. Обучает с 2017 года.
Обучение только на реальных данных. Полученные знания можно сразу применять в рабочих проектах.
1000+ студентов из разных стран мира уже прошли обучение на курсах в DataWorkshop.
10 000+ человек приняли участие в различных образовательных программах от DataWorkshop.
9 из 10 человек дают наивысшую оценку курсам DataWorkshop за их практический подход и сжатый концентрат только нужной информации.
В их телеграм канале периодически открываются записи в том числе и на бесплатные образовательные программы.
293 880
🔋 Self-Supervised Pyramid Representation Learning
for Multi-Label Visual Analysis and Beyond
Github: https://github.com/wesleyhsieh0806/ss-prl
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.14439v1
Datasets: https://github.com/wesleyhsieh0806/ss-prl#books-prepare-dataset
Downstream: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
@ai_machinelearning_big_data
293 880
⚡️ Готовитесь стать дата-сайентистом?
Начните обучение с области машинного обучения Natural Language Processing (NLP), которая занимается автоматической обработкой текстов.
Приглашаем на открытый урок «NLP сегодня: от истоков до трансформеров» 5 сентября в 18:00 мск в OTUS.
На вебинаре обсудим алгоритмы и подходы, которые сегодня применяются в NLP, начиная от самых простых и заканчивая трансформерными моделями, являющимися стандартом в области.
👩🏻🎓 Спикер: Мария Тихонова, Senior Data Scientist Сбера.
Больше полезных знаний об NLP и других областях ML ждет вас на углубленном онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» для людей со знанием высшей математики и знакомых с Python.
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/36eY/
293 880
⭐️ YOLOX-PAI: An Improved YOLOX Version by PAI
Github: https://github.com/alibaba/EasyCV
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.13040v1
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
293 880
🥇 The Complete Data Science Study Roadmap
➡️ Read
🎲 Statistics Fundamental by Josh Starmer
👨🎓 CS229 machine learning Stanford
@ai_machinelearning_big_data
293 880
Это — самый короткий путь к работе в SberDevices!
4 сентября участвуй в One Day Offer: пройди fast-интервью за 1 день и получи оффер мечты!
Кто мы? Создаём умные устройства, виртуальных ассистентов и другие продукты в области Speech Recognition, NLP, PLP SmartSearch. У нас очень сильная, а главное, драйвовая команда, в которой ты точно найдёшь проекты по душе!
Кого мы ищем? Специалистов в сферах Data Science, Machine Learning, data-аналитиков, data-инженеров. Опыт работы в DS/ML от 2 лет.
Что такое One Day Offer? Это возможность за 1 день заявить о себе, пройти все этапы отбора и получить предложение присоединиться к команде.
Узнай больше и оставь заявку здесь: http://sber.me/?p=1hcrz
