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

Network:Machinelearning Russia1 281 Technologies & Applications326...

📈 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 293 602 subscribers, ranking 326 in the Technologies & Applications category and 1 281 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 293 602 subscribers.

According to the latest data from 02 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 464 over the last 30 days and by -249 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.49%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.71% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 21 989 views. Within the first day, a publication typically gains 16 765 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 173.
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 03 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.

293 602

Subscribers

-24924 hours

-1 5267 days

-6 46430 days

21 989

Post views

~ 16 76524 hours

~ 18 67648 hours

7.49%

Engagement rate

~ 6

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

293 536

🎨 Colorization Transformer by Google 💻 Github: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/coltran 📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2102.04432v1 🌐 Pre-trained model: https://console.cloud.google.com/storage/browser/gresearch/coltran;tab=objects?pli=1&prefix=&forceOnObjectsSortingFiltering=false @ai_machinelearning_big_data

293 536

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/NLh4/

293 536

MeInGame: Create a Game Character Face from a Single Portrait Github : https://github.com/FuxiCV/MeInGame Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02371v1 Demo: https://www.youtube.com/watch?v=597cvKOegfE&feature=youtu.be&ab_channel=EdwardLin @ai_machinelearning_big_data

293 536

Грант до 1 000 000 рублей на разработку проекта в сфере машинного обучения Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта завоёвывают мир: каждый день появляются новые идеи и проекты. Как оторваться от конкурентов? Много экспериментировать, быстро работать и выпускать решения на рынок. Если у вас есть идея революционного продукта, но вы не знаете, какая платформа лучше справится с вашими задачами, обратите внимание на ML SPACE от SberCloud — единственный в мире сервис на базе суперкомпьютера Christofari c распределённым обучением на 1000+ GPU. ▫️В платформу интегрированы все популярные фреймворки и библиотеки для ML-разработки — просто берите и пользуйтесь. ▫️ Деплой моделей в три клика и запуск распределённых задач на кластер целиком позволяют сократить time to market: дни вместо недель, минуты вместо дней. ▫️ Платите по схеме Pay as you go — только за ресурсы, которыми пользуетесь. Сейчас попробовать и оценить преимущества ML SPACE можно бесплатно. SberCloud предоставляет гранты до 1 000 000 рублей компаниям, создающим AI и ML продукты. По ссылке можно узнать больше о возможностях ML SPACE для бизнеса и оставить заявку. Количество грантов ограничено.

293 536

Only a Matter of Style: Age Transformation Using a Style-Based Regression Model Github: https://github.com/yuval-alaluf/SAM Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02754v1 @ai_machinelearning_big_data

293 536

Knover allows researchers and developers efficient training/inference of large-scale dialogue generation models. Github: https://github.com/PaddlePaddle/Knover Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02096v1 @ai_machinelearning_big_data

293 536

WeNet open source, production first and production ready end-to-end (E2E) speech recognition toolkit Github: https://github.com/mobvoi/wenet Paper: https://arxiv.org/abs/2102.01547v1 Tutorial: https://github.com/mobvoi/wenet/blob/main/docs/tutorial.md @ai_machinelearning_big_data

293 536

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/Yxtjs/

293 536

👁 TRANSFER LEARNING FOR COMPUTER VISION TUTORIAL WITH PYTORCH TUTORIAL: https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html Github: https://github.com/pytorch/tutorials/blob/master/beginner_source/transfer_learning_tutorial.py @ai_machinelearning_big_data

293 536

📣Начните осваивать математику для Data Science на практике уже 10 февраля на демо-уроке «Статистическая зависимость». За 2 часа вместе с преподавателем Александром Горяиновым вы разберете разные виды зависимостей между количественными и номинальными признаками, научитесь не путать статистическую зависимость с причинно-следственной, узнаете о методах выявления статистических зависимостей. ⚡️Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Math for Data Science». Для обучения достаточно школьных знаний математики. Чтобы зарегистрироваться на занятие, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/65lS/

293 536

TFX Estimator Component Tutorial https://tensorflow.google.cn/tfx/tutorials/tfx/components Code: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/tutorials/tfx/components.ipynb @ai_machinelearning_big_data

293 536

Вот и подошла к концу самая эпичная битва зимы! ⚔️ Финал чемпионата для дата-сайентистов Alfa Battle 2.0. - присоединяйтесь на утренний кофе с победителями и всеми причастными к громкому событию в it-индустрии 💥 Мы собрали для вас содержательный и яркий видеоподкаст: ✔️Победители раскроют свои секреты эффективного подхода к решению задач чемпионата ✔️Организаторы поделятся инсайтами “Как создавать задачи со звездочками” ✔️Жюри выберет лучшие открытые решения ✔️Раскроем карты “Как попасть на стажировку в компании Альфа-Групп” 📍 https://www.youtube.com/watch?v=A7ha6mRUnhc

293 536