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 292 964 subscribers, ranking 328 in the Technologies & Applications category and 1 278 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 292 964 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.
292 964
Subscribers
-18724 hours
-1 3257 days
-6 31430 days
Posts Archive
292 964
How to Implement a Semi-Supervised GAN (SGAN) From Scratch in Keras
https://machinelearningmastery.com/semi-supervised-generative-adversarial-network/
292 964
Используйте силу machine learning для задач бизнеса + получайте бонусы на обучение летом!
У вас уже есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python? Повысьте компетенции и получите практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей!
В SkillFactory открыт новый набор на курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw разработанный при поддержке NVIDIA Corporation.
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.
Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.
🔥 Успейте на летнюю акцию со скидками 30% + Учебные каникулы на время отпуска + Доступ к материалам курса в течение года https://clc.to/7KlVNw
292 964
Plotly.py 4.0 is here: Offline Only, Express First, Displayable Anywhere
https://medium.com/@plotlygraphs/plotly-py-4-0-is-here-offline-only-express-first-displayable-anywhere-fc444e5659ee
292 964
Mapillary Research: Seamless Scene Segmentation and In-Place Activated BatchNorm
https://pytorch.org/blog/mapillary-research/
292 964
k-t NEXT: Dynamic MR Image Reconstruction Exploiting Spatio-temporal Correlations
https://arxiv.org/abs/1907.09425
292 964
🔥24 июля в 20:00 мск приглашаем на День открытых дверей курса «Математика для Data Science»: https://otus.pw/vuTX/
Старт курса уже 30 июля - успейте пройти вступительный тест: https://otus.pw/rLCM/
На бесплатном вебинаре:
- вы познакомитесь с преподавателем курса Пётром Лукьянченко - преподавателем ВШЭ по высшей математике (работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics);
- сможете задать любые вопросы по Data Science;
узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
- расскажем о карьерных перспективах и компаниях (NVIDIA, Лаборатория Касперского, OZON, СберТех, Газпромбанк, Тинькофф, МТС, Avito и другие), которые уже ждут выпускников курса «Математика для Data Science» на собеседования.
Вебинар рассчитан на всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science.
Регистрируйтесь сейчас - напомним в день вебинара!
292 964
Stacked Capsule Autoencoders
http://akosiorek.github.io/ml/2019/06/23/stacked_capsule_autoencoders.html
292 964
Awesome production machine learning
This repository contains a curated list of awesome open source libraries that will help you deploy, monitor, version, scale, and secure your production machine learning.
https://github.com/EthicalML/awesome-production-machine-learning
292 964
How to Develop an Information Maximizing GAN (InfoGAN) in Keras
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-information-maximizing-generative-adversarial-network-infogan-in-keras/
292 964
Building SMILY, a Human-Centric, Similar-Image Search Tool for Pathology
http://ai.googleblog.com/2019/07/building-smily-human-centric-similar.html
292 964
🔥PyTorch Adds New Ecosystem Projects for Encrypted AI and Quantum Computing, Expands PyTorch Hub
https://pytorch.org/blog/pytorch-ecosystem/
From private AI to quantum computing, we’ve seen the community continue to expand into new and interesting areas. The latest projects include:
Botorch: https://botorch.org/
Advertorch: https://github.com/BorealisAI/advertorch
PyTorch Geometric: https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric
Skorch: https://github.com/skorch-dev/skorch
PySyft: https://github.com/OpenMined/PySyft
PennyLane: https://pennylane.ai/
Flair:https://github.com/zalandoresearch/flair
292 964
StanfordNLP 0.2.0 - Python NLP Library for Many Human Languages
https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/
292 964
Parrotron: New Research into Improving Verbal Communication for People with Speech Impairments
http://ai.googleblog.com/2019/07/parrotron-new-research-into-improving.html
292 964
How to Develop a Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) From Scratch
https://machinelearningmastery.com/how-to-code-a-wasserstein-generative-adversarial-network-wgan-from-scratch/
292 964
Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views
Article: https://arxiv.org/abs/1906.00910
292 964
Как известно, математика является основой всех современных научных дисциплин, включая Data Science и ее методы. Несмотря на то, что наука о данных еще не успела обрести свою четкую структуру, уже сейчас можно выделить общий спектр математических знаний, который необходим для Data Scientist'а.
Подробный чек-лист по каждому из математических разделов ищите в статье.
https://clc.to/MpWuFA
