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 275 617 subscribers, ranking 337 in the Technologies & Applications category and 1 378 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 275 617 subscribers.
According to the latest data from 09 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -2 724 over the last 30 days and by -171 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.96%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.46% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 21 946 views. Within the first day, a publication typically gains 17 797 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 349.
- 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 10 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.
275 617
Subscribers
-17124 hours
-1 0117 days
-2 72430 days
Posts Archive
275 588
👁 Deep Contextual Video Compression
A group-based offset diversity where the cross-group interaction is proposed for better context mining.
Официальная реализация Pytorch для нейронного сжатия видео и изображений.
🖥 Github: https://github.com/microsoft/dcvc
⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.14402v1
💻 Dataset : https://paperswithcode.com/dataset/vimeo90k-1
ai_machinelearning_big_data
275 588
В @Selectel появились новые конфигурации выделенных серверов с GPU для Machine Learning, инференса и других задач, связанных с обработкой больших данных. Вы можете арендовать одну из готовых конфигураций или собрать собственную: например, с NVMe-дисками, большим объемом памяти, несколькими видеокартами или сетевой картой 10 Гбит/с — под любые требования вашего проекта.
На все проекты в аккаунте вы получаете бесплатный безлимитный канал 1 Гбит/c. Серверы по умолчанию соответствуют стандартам 152-ФЗ — российского закона о персональных данных.
Вы можете арендовать сервер даже на день, чтобы протестировать все возможности GPU, но при долгосрочной аренде на 3, 6 и 12 месяцев действуют скидки до 15%. Чтобы заказать сервер, достаточно сделать пару кликов в удобной панели — и никакого установочного платежа.
Регистрируйтесь по ссылке и заказывайте выделенный сервер c GPU: https://slc.tl/vhka6
Реклама ООО Селектел Pb3XmBtzsznTqpXrcbeF5CSCByyCeyTAiAcCx6U
275 588
📃OccDepth: A Depth-aware Method for 3D Semantic Occupancy Network
Maybe the first academic open work on stereo 3D SSC method with vision-only input.
Первый метод SSC под названием OccDepth, который использует неявную информацию из стереоизображений для восстановления трехмерных геометрических структур.
🖥 Github: https://github.com/megvii-research/occdepth
⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.13540v1
💻 Dataset : https://paperswithcode.com/dataset/nyuv2
ai_machinelearning_big_data
275 588
💡 The ChatGPT Cheat Sheet
Подробная шпаргалка по работе с ChatGpt.
💨 Cheat Sheet
ai_machinelearning_big_data
275 588
🌐 Как наладить технологии автоматического перевода в своём проекте?
В статье на Хабре Андрей Соколов из команды прикладных исследований ВКонтакте подробно и доступным языком рассказал о том, как они сделали свой переводчик для постов и сообщений в мессенджере. Материал будет полезен для тех, кто тоже хочет попробовать использовать и развернуть переводы у себя в проекте.
Для чтения статьи не потребуется специальный уровень знаний: в ней нет излишних технических подробностей. При этом в ней вы найдёте ссылки на полезные ресурсы и выдержки из интересных источников.
ai_machinelearning_big_data
275 588
Какими навыками должен обладать IT-архитектор — специалист, отвечающий за проектирование функциональных частей продукта? Расскажет Владимир Григорьев, Архитектор стрима «Розничный Миддл», на ближайшей лекции Digital Лектория Газпромбанка.
Когда: 2 марта, 18:00 (по МСК)
О чем: об истории и причинах появления специальности ИТ-архитектора, разных видах специалистов и требованиях к ним, рабочих задачах и организации работы, а также роли ИТ-архитекторов в Газпромбанке.
Присоединяйся к лекции, чтобы узнать больше о профессии IT-архитектора. Регистрация открыта: https://www.gpbspace.ru/digital-lectory-hall-form/
275 588
📡 Learning Visual Representations via Language-Guided Sampling
New approach deviates from image-text contrastive learning by relying on pre-trained language models to guide the learning rather than minimize a cross-modal similarity.
Новый альтернативный подход к визуальному обучению: с использованием языкового сходства для выборки семантически схожих пар изображений.
🖥 Github: https://github.com/mbanani/lgssl
⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.12248v1
⏩Pre-trained Checkpoints: https://www.dropbox.com/sh/me6nyiewlux1yh8/AAAPrD2G0_q_ZwExsVOS_jHQa?dl=0
💻 Dataset : https://paperswithcode.com/dataset/redcaps
ai_machinelearning_big_data
275 588
Video Localized Narratives
Video Localized Narratives, a new form of multimodal video annotations connecting vision and language.
Новая модель от Google позволяет генерировать аннотации к видео, фиксируя даже сложные события.
Авторы уже аннотировали 20 тыс. видео из датасетов OVIS, UVO и Oops, в общей сложности 1,7 млн. слов.
🖥 Github: https://github.com/google/video-localized-narratives
⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.11217v1
⏩ Project: https://www.youtube.com/watch?v=0ORZvDDbDjA
💻 Dataset : https://paperswithcode.com/dataset/video-localized-narratives
ai_machinelearning_big_data
275 588
🔥 Загляните вглубь алгоритма k Nearest Neighbours и попробуйте его на практике! 1 марта в 18:00 мск пройдет вебинар в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS.
Тема урока: «Мы похожи на свое окружение: алгоритм k Nearest Neighbours для задачи классификации» — https://otus.pw/wyLh/
✅ На занятии мы поговорим о задаче классификации, крайне востребованном классе задач в области ML сегодня. Мы изучим алгоритм kNN для ее решения, а затем применим его на практике.
В результате урока мы:
- Познакомимся с популярным алгоритмом машинного обучения kNN
- Узнаем, как устроен алгоритм kNN
- Освоим принципы решения задачи классификации с помощью kNN
⚠️ Урок будет полезен IT-специалистам, которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science. Продолжить обучение на курсе возможно в рассрочку.
👉 Пройдите вступительный тест для участия в вебинаре
https://otus.pw/wyLh/
275 588
💨 3D Object Tracking
Multi-modality tracker that fuses information from visual appearance and geometry to estimate object poses.
Список алгоритмов по отслеживанию 3D-объектов.
🖥 Github: https://github.com/dlr-rm/3dobjecttracking
⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.11458v1
⏩ Video: https://www.youtube.com/watch?v=0ORZvDDbDjA
💻 Dataset : https://paperswithcode.com/dataset/ycb-video
ai_machinelearning_big_data
275 588
27 марта NewProLab запускает 12-й обновленный поток интенсивной онлайн-программы Data Engineer для быстрого старта в дата-инжиниринге и погружения в новые практики и инструменты
📌Кому подойдет программа:
дата-инженеры, аналитики данных, бэкенд-разработчики, техлиды и менеджеры
📌Длительность 8 недель (27 марта – 26 мая):
- 20 занятий с преподавателями в зуме
- 6 лабораторных работ - задач с реальными данными
- общий чат с участниками и поддержка координатора
📌Что дает программа:
1) научитесь решать типичные задачи DE и сможете работать дата-инженером
2) структурируете ваши знания и познакомитесь с новыми инструментами
3) поработаете с облачным кластером для решения лаб с реальными данными
4) видеозаписи и другие материалы программы останутся у вас навсегда
📌Лабы, которые предстоит выполнить:
1) Подготовка инфраструктуры
2) Batch-обработка
3) Потоковая обработка данных
4) Data-сервис
5) Сервис персонализации
6) Хранилище для BI-дашборда
📌Преподаватели – практики из ведущих компаний России и мира, рассказывают о сложном простым языком и ответят на все ваши вопросы
Оставляйте заявки по ссылке: https://clck.ru/33cDTa
📌По промокоду birthday23 вы получите скидку 23% при покупке программы
275 588
🔍 A meta-dataset for few-shot image classification
Meta Album is a meta-dataset created for few-shot learning, meta-learning, continual learning and so on.
Meta-datase — это набор метаданных, созданный , состоящий из 40 датасетов разбитых на 10 уникальных категорий. Это постоянно пополняемый набор метаданных.
⭐️ Meta-dataset: https://meta-album.github.io/
🖥 Github: https://github.com/ihsaan-ullah/meta-album
⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.08909v1
ai_machinelearning_big_data
275 588
Работать там, где живешь, а не жить там, где работаешь?
Да, и мы в Тинькофф поддерживаем такой формат работы. Поэтому открыли свои центры разработки не только в Москве, но и еще в 24 городах России, Беларуси, Армении и Казахстана.
Для нашей команды эти распределенные IT-хабы — возможность выбирать комфортный город для работы. Не переезжать в столицу, чтобы делать флагманские продукты, а создавать их там, где удобно. Или не оставаться на одном месте, а свободно перемещаться между офисами — встречаться и работать с коллегами по всей стране!
Посмотреть открытые вакансии в наши центры разработки и оставить резюме можно на этой странице: https://l.tinkoff.ru/tcr-2023-tinkoff
275 588
Ежегодная серия соревнований по машинному обучению Data Fusion Contest 2023 открыта!
Вас ждут две задачи в уникальном турнирном соревновании от команд ВТБ и ODS.AI:
🗡 В задаче Атака участники будут создавать атаки на нейросеть, обученную на транзакционных данных.
🛡 В задаче Защита — наоборот, учиться защищать свои модели от заранее оговоренного вида атак.
🏆 Призеров определит турнир — лучшие команды обеих задач столкнутся друг с другом за призовой фонд в 2,000,000 рублей!
💪 Участников также ждет много мерча, онлайн митапы с воркшопами, и возможность фундаментально прокачаться в новых DS/ML методах.
Подробности и регистрация — на сайте.
275 588
Совместная магистерская программа «Науки о данных» Университета науки и технологий МИСИС и СберОбразования позволит освоить востребованную профессию Data Scientist начинающим специалистам, интересующимся Big Data, а также тем, кто уже имеет опыт работы с данными, но хочет углубить свои знания в этой сфере 🧑💻
Обучение будет проходить в онлайн-формате, что позволит совмещать учебу и работу. Вы получите все преимущества очной формы обучения – диплом государственного образца, общежитие, проездной и др.Образовательный процесс будет отслеживать команда методистов, преподавателей и тьюторов с опытом организации обучения в Data Science более 3 лет.
Эксперты из крупнейших IT-компаний России поделятся с вами наработанным опытом – вы получите нужные знания и навыки в программировании, математике, машинном и «глубоком» обучении. А в третьем семестре сможете выбрать трек для более узкой специализации – Artificial Intelligence Developer, Big Data Engineer, Machine Learning Developer.
Подробнее о программе 📌
