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 292 839 subscribers, ranking 328 in the Technologies & Applications category and 1 282 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 292 839 subscribers.
According to the latest data from 06 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 314 over the last 30 days and by -187 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.37%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.45% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 21 579 views. Within the first day, a publication typically gains 15 979 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 159.
- 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 07 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.
292 839
Subscribers
-18724 hours
-1 3257 days
-6 31430 days
Posts Archive
292 839
illustrated Artificial Intelligence cheatsheets covering the content of the CS 221 class
Link: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/
Reflex-based models with Machine Learning: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/cheatsheet-reflex-models
292 839
COBRA: Data-Efficient Model-Based RL through Unsupervised Object Discovery and Curiosity-Driven Exploration
https://arxiv.org/abs/1905.09275
292 839
Torchvision 0.3: segmentation, detection models, new datasets
https://pytorch.org/blog/torchvision03/
292 839
День открытых дверей профессионального онлайн-курса «Data Engineer» пройдёт 27 мая, в 20.00 (мск). Записаться на вебинар вы сможете по этой ссылке: https://otus.pw/saMa/
Во время обучения Data Engineering вы будете создавать работающий продукт, решать прикладные задачи. И больше 20 работодателей, компаний-партнеров этого курса, уже ждут на собеседования выпускников. Проверьте, готовы ли вы учиться на курсе: сдайте вступительный тест https://otus.pw/qubP/
На этом курсе для разработчиков, админов и даже девопсов собраны лучшие практики по приготовлению данных с использованием современных инструментов, от загрузки до доступа. Если слова Hadoop, MapReduce, Spark для вас не пустой звук – это ваш курс. Кстати, у "Отус онлайн-образование" есть образовательная лицензия и предоставляются документы для налогового вычета.
Делиться с вами своей экспертизой на вебинарах будет целая команда практиков и экспертов своего дела. Среди которых и Артемий Козырь (Data Engineer, СИБУР) - ведущий вебинара, которому вы лично сможете задать все вопросы по курсу и программе.
Готовьте вопросы, регистрируйтесь – и приходите за подробностями!
292 839
Estimators, Loss Functions, Optimizers —Core of ML Algorithms
https://towardsdatascience.com/estimators-loss-functions-optimizers-core-of-ml-algorithms-d603f6b0161a]
292 839
TensorWatch: a debugging and visualization tool designed for deep learning
https://github.com/microsoft/tensorwatch
292 839
How to Perform Object Detection in Photographs Using Mask R-CNN with Keras
https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-object-detection-in-photographs-with-mask-r-cnn-in-keras/
292 839
Moving Camera, Moving People: A Deep Learning Approach to Depth Prediction
http://ai.googleblog.com/2019/05/moving-camera-moving-people-deep.html
292 839
Data-Efficient Image Recognition with Contrastive Predictive Coding
Article: https://arxiv.org/abs/1905.09272
292 839
В SkillFactory стартует курс, разработанный при поддержке NVIDIA Corporation, "Deep Learning и нейронные сети", где за 12 недель вы научитесь применять алгоритмы машинного обучения. Проекты, над которыми вы будете работать, включают:
● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр;
● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов;
● разработку нейросетевого чат-бота;
● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN;
● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма.
Для учебы на курсе требуются:
1). Умение программировать на Python.
2). Базовые знания машинного обучения.
Ознакомьтесь с программой → http://bit.ly/2YKERN7
Успейте забронировать место на курсе со скидкой 20%
292 839
Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models
Video: youtu.be/p1b5aiTrGzY
Paper: arxiv.org/abs/1905.08233
292 839
A Gentle Introduction to Object Recognition With Deep Learning
https://machinelearningmastery.com/object-recognition-with-deep-learning/
292 839
25 Excellent Machine Learning Open Datasets
https://opendatascience.com/25-excellent-machine-learning-open-datasets/
292 839
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
Article: https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf
PyTorch Code: https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
292 839
Detection Free Human Instance Segmentation using Pose2Seg and PyTorch
https://towardsdatascience.com/detection-free-human-instance-segmentation-using-pose2seg-and-pytorch-72f48dc4d23e
292 839
Отличная возможность узнать подробности о профессиональном онлайн-курсе «Нейронные сети на Python». 22 мая, в 20:00 (мск) подключайтесь к онлайн-трансляции Дня открытых дверей. А чтобы не пропустить – запишитесь для получения напоминания https://otus.pw/PAeI/
Обновленная программа курса предназначена для тех, кто хочет углубить свои знания по нейронным сетям, глубоком машинном обучении и задачах, которые решает Deep Learning инженер. Выпускников этого курса снова ждут именитые компании страны – партнеры курса. Оцените свои знания и готовность к обучению на курсе настоящим вступительным тестированием: https://otus.pw/6ykx/
Остались вопросы? Задайте их во время вебинара автору программы и преподавателю Артуру Кадурину – эксперту по машинному и глубокому обучению, автору работ и соавтору книги по машинному обучению, который не нуждается в излишних представлениях.
292 839
How to Develop a Deep CNN to Classify Satellite Photos of the Amazon Rainforest
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-convolutional-neural-network-to-classify-satellite-photos-of-the-amazon-rainforest/
292 839
Introducing FastBert — A simple Deep Learning library for BERT Models
https://medium.com/huggingface/introducing-fastbert-a-simple-deep-learning-library-for-bert-models-89ff763ad384
292 839
@computer_science_and_programming :
Welcome to the world of:
* #Artificial #Intelligence,
* #Deep #Learning,
* #Machine #Learning,
* #Data #Science
* #Python Programming language
* and more advanced research
You will find up-to-date books📚 links🔗 and more you wanted.
Join us and learn hot topics of Computer Science together.👇👇👇
@computer_science_and_programming
