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 275 988 subscribers, ranking 336 in the Technologies & Applications category and 1 377 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 275 988 subscribers.
According to the latest data from 07 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -2 499 over the last 30 days and by -157 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.01%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.41% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 22 107 views. Within the first day, a publication typically gains 17 690 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 342.
- 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 08 November, 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.
275 988
Subscribers
-15724 hours
-8727 days
-2 49930 days
Posts Archive
275 951
Facebook's Reverse engineering generative models from a single deepfake image
Github: https://github.com/vishal3477/Reverse_Engineering_GMs
Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07873
Facebook's blog: https://ai.facebook.com/blog/reverse-engineering-generative-model-from-a-single-deepfake-image/
Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1ZKQ3t7_Hip9DO6uwljZL4rYAn5viSRhu?usp=sharing
@ai_machinelearning_big_data
275 951
Завершается третий набор студентов магистерской программы Ozon Masters.
Ozon Masters - это 2-х летняя бесплатная магистерская программа обучения в области анализа данных. Курсы читает одна из сильнейших команд преподавателей в России.
Основные профили подготовки:
- Data Scientist
- Аналитик данных
- Специалист по математическому моделированию
Программа подойдет:
- Студентам старших курсов и выпускникам ВУЗов с сильной подготовкой по математике или компьютерным наукам, которые хотят начать карьеру в области Data Science или бизнес-аналитике.
- Профессиональным аналитикам и датасаентистам, которые хотят систематизировать свои знания или освоить новые инструменты.
Есть возможность как очного, так и заочного обучения.
Занятия проходят онлайн по вечерам (с 18 до 21) в будни.
Если вы хотите попробовать себя в Data Science и в будущем стать частью большой команды аналитиков и датасаентистов Ozon, подавайте заявку до 29 июня и пройдите первый этап отбора: https://ozon.ru/t/FYR7W
275 951
🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3
https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html
Lego Price Analysis: https://austinrochford.com/posts/2021-06-03-vader-meditation.html
@ai_machinelearning_big_data
275 951
✅ Graph Transformer Networks: Learning Meta-path Graphs to Improve GNNs
Github: https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks
Paper: https://arxiv.org/abs/2106.06218v1
Dataset: https://github.com/Jhy1993/HAN
@ai_machinelearning_big_data
275 951
Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML
Github: https://github.com/microsoft/FLAML
Code: https://github.com/microsoft/FLAML/tree/main/notebook/
Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04815v1
@ai_machinelearning_big_data
275 951
👨 TFace: A trusty face recognition research platform
Github: https://github.com/Tencent/TFace
Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05519v1
@ai_machinelearning_big_data
275 951
🧠 Yet Another Language Model — нейросетевой языковой алгоритм генерации текстов, разработанный Яндексом
Создатели YaLM выпустили подробную статью о разработке и применении генеративных трансформеров для поиска ответов. Из неё вы узнаете, в каких случаях для обучения огромной модели продуктивнее использовать лишь малую часть параметров и изучите различия между Pipeline parallelism, Tensor parallelism и ZeRO.
Статья: https://wow.link/Er21
@ai_machinelearning_big_data
275 951
📈 NGBoost: Natural Gradient Boosting for Probabilistic Prediction
Github: https://github.com/stanfordmlgroup/ngboost
Slides: https://drive.google.com/file/d/183BWFAdFms81MKy6hSku8qI97OwS_JH_/view
Paper: https://arxiv.org/abs/2106.03823v1
@ai_machinelearning_big_data
275 951
X5 Group проводит собственное мероприятие X5Tech Future Night о технологиях и бизнесе. Большое летнее офлайн событие объединит на одной площадке разные форматы: лекции, паблик-интервью, бизнес-дебаты, дискуссии и музыкальный оупен-эйр.
В программе есть отдельная секция, посвященная Big Data, а именно тому, как монетизировать данные и превратить их в новые продукты. Среди спикеров Дмитрий Прусов (X5 Group), Роман Доронин (EORA.ai), Олег Хомюк (Lamoda), Владимир Горовой (Яндекс.Вертикали) и другие.
Участие бесплатное, регистрируйтесь сейчас, чтобы не пропустить. Количество мест ограничено!
275 951
🤖 DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsification
Project: https://dynamicvit.ivg-research.xyz/
Github: https://github.com/raoyongming/DynamicViT
Paper: https://arxiv.org/abs/2106.02034
@ai_machinelearning_big_data
275 951
Всё вокруг автоматизируется и на смену ручному труду приходят машины и алгоритмы. Почти в каждом магазине — кассы самообслуживания, вместо курьеров — роботы, даже новости теперь пишет GPT-3. Кажется, вакансии для простых работяг скоро сильно сократятся. Но зато появится еще больший спрос на людей, которые будут разрабатывать и обучать нейросети.
Поэтому, если вы хотите научиться профессии, которая создает будущее — обратите внимание на курс «Дата-сайентист» от SkillFactory. Вы получите сильную теоретическую базу, а затем будете очень много практиковаться. На курсе вы создадите искусственный интеллект, обучите нейронную сеть, будете анализировать данные и строить прогнозные модели, которые помогают бизнесу принимать верные решения на основе данных.
Можно учиться когда удобно, скорректировать нагрузку или заморозить курс на время, если, например, уезжаете в отпуск.
Ментор поможет в трудную минуту и ответит на все вопросы. А после окончания курса карьерный центр помогает студентам с трудоустройством.
❗️Оставить заявку и узнать все подробности можно по ссылке — https://clc.am/941n7A
275 951
🌏 The FLORES-101 Evaluation Benchmark for Low-Resource and Multilingual Machine Translation
Github: https://github.com/facebookresearch/flores
Paper: https://ai.facebook.com/research/publications/the-flores-101-evaluation-benchmark-for-low-resource-and-multilingual-machine-translation
Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/the-flores-101-data-set-helping-build-better-translation-systems-around-the-world/
@ai_machinelearning_big_data
275 951
You Only 👀 One Sequence
Rethinking Transformer in Vision through Object Detection
Github: https://paperswithcode.com/paper/you-only-look-at-one-sequence-rethinking
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
Paper: https://arxiv.org/abs/2106.00666
@ai_machinelearning_big_data
275 951
Поговорим о продвинутых навыках в Machine Learning?
9 июня ждем вас в OTUS на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Вы узнаете, какие инструменты и технологии позволяют специалисту Data Science решать задачи Middle+ уровня.
Также среди тех, кто зарегистрируется и пройдет вступительный тест до 9 июня, будут выбраны 2 участника, которые бесплатно зачислятся на онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Регистрация https://otus.pw/yaAQ/
275 951
🏎 Make Pandas 3 Times Faster with PyPolars
Code : https://www.kdnuggets.com/2021/05/pandas-faster-pypolars.html
Github: https://github.com/pola-rs/polars
User Guide: https://pola-rs.github.io/polars-book
@ai_machinelearning_big_data
275 951
💥Grokking Artificial Intelligence Algorithms
⬇️ Download
💥Grokking Deep Reinforcement Learning
⬇️ Download
@ai_machinelearning_big_data
275 951
Yolov5-face is a real-time,high accuracy face detection
Github: https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face
Paper: https://arxiv.org/abs/2105.12931v1
@ai_machinelearning_big_data
275 951
🗯 Unsupervised Speech Recognition
Github: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/wav2vec/unsupervised
Pretraned model: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/wav2vec
Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/wav2vec-unsupervised-speech-recognition-without-supervision/
Paper
@ai_machinelearning_big_data
275 951
Вы уже зарегистрировались на about:cloud — ML& AI ’21?
Если нет, то самое время, еще есть места в оффлайне
https://cloud.yandex.ru/events/363
📆 Когда
Вечером в понедельник, 31 мая.
📍 Где
Оффлайн (офис Яндекса в Москве) + онлайн
❓О чем
about:cloud — ML& AI — это митап Yandex.Cloud об искусственном интеллекте и облачных технологиях. В этот раз будем говорить про Data Science и ML-разработку.
3 ключевых доклада вечера
🔁 Как выглядит полный цикл современного машинного обучения в облаке или DataSphere для пользователей Colab
✔️ ML-разработка для Enterprise. Главные фичи и возможности для крупного бизнеса
🎙 Yandex SpeechKit, который живет в DataSphere: как мы обучаем голосовые модели
Регистрация и подробности
👉🏻 https://cloud.yandex.ru/events/363
275 951
✔️ GPBoost: Combining Tree-Boosting with Gaussian Process and Mixed Effects Models
Github: https://github.com/fabsig/GPBoost
Demo code: https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/fabsig/GPBoost/blob/master/examples/GPBoost_demo.html
Paper: https://arxiv.org/abs/2105.08966v2
@ai_machinelearning_big_data
