Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

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: MachinelearningRussia1 377Technologies & Applications336...

📈 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 275 899 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 275 899 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.

275 899

Subscribers

-15724 hours

-8727 days

-2 49930 days

22 107

Post views

~ 17 69024 hours

~ 19 43548 hours

8.01%

Engagement rate

~ 6

Posts per day

Ads index

Posts Archive

275 924

Image classification with TensorFlow Lite Model Maker https://www.tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_image_classification ⚙ Code 💻 Colab @ai_machinelearning_big_data

275 924

🚀 This is an open source toolkit called s3prl, which stands for Self-Supervised Speech Pre-training and Representation Learning Github: https://github.com/s3prl/s3prl Paper: https://arxiv.org/abs/2105.01051v1 @ai_machinelearning_big_data

275 924

🔖 Как с нуля сделать первые шаги в Data Science? Персональный ментор, практика, приближенная к реальным задачам начинающего дата сайентиста, грамотно подобранный стек навыков — про все это поговорим 13 мая с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий расскажет о том, что нужно освоить, чтобы претендовать на позиции junior специалиста Machine Learning, и представит 4-х месячную базовую программу подготовки от OTUS. 🔗 Регистрируйтесь на вебинар и готовьте свои вопросы о перспективах и карьере в Data Science https://otus.pw/EskQ/

275 924

🔥Self-Supervised Vision Transformers with DINO Github: https://github.com/facebookresearch/dino Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/dino-paws-computer-vision-with-self-supervised-transformers-and-10x-more-efficient-training Paper: https://arxiv.org/abs/2104.14294 @ai_machinelearning_big_data

275 924

Understanding Autoencoders With Examples https://www.nbshare.io/notebook/86916405/Understanding-Autoencoders-With-Examples/ @ai_machinelearning_big_data

275 924

Leveraging Machine Learning for Game Development https://ai.googleblog.com/2021/03/leveraging-machine-learning-for-game.html Habr: https://habr.com/ru/company/google/blog/553346/ @ai_machinelearning_big_data

275 924

EigenGAN TensorFlow implementation of EigenGAN: Layer-Wise Eigen-Learning for GANs Github: https://github.com/LynnHo/EigenGAN-Tensorflow Paper: https://arxiv.org/abs/2104.12476v1 @ai_machinelearning_big_data

275 924

Token Labeling: Training a 85.4% Top-1 Accuracy Vision Transformer with 56M Parameters on ImageNet Github: https://github.com/zihangJiang/TokenLabeling Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10858v2 @ai_machinelearning_big_data

275 924

🌐 MMDetection3D is an open source object detection toolbox based on PyTorch, towards the next-generation platform for general 3D detection Github: https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10956v1 @ai_machinelearning_big_data

275 924

VideoGPT: Video Generation using VQ-VAE and Transformers Github: https://github.com/wilson1yan/VideoGPT Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10157 Demo: https://gradio.app/g/AK391/VideoGPT Latent Video Transformer: https://arxiv.org/abs/2006.10704 @ai_machinelearning_big_data

275 924

Graph-based Neural Structured Learning in TFX | TensorFlow https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/tfx/neural_structured_learning Code: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/tutorials/tfx/neural_structured_learning.ipynb @ai_machinelearning_big_data

275 924

TediGAN: Text-Guided Diverse Face Image Generation and Manipulation in PyTorch. Github: https://github.com/IIGROUP/TediGAN Dataset: https://github.com/IIGROUP/Multi-Modal-CelebA-HQ-Dataset Paper: https://arxiv.org/abs/2104.08910v1 @ai_machinelearning_big_data

275 924

Microsoft's ProphetNet-X: Large-Scale Pre-training Models for English, Multi-lingual, Dialog, and Code Generation Code: https://github.com/microsoft/ProphetNet Paper: https://arxiv.org/pdf/2001.04063.pdf @ai_machinelearning_big_data

275 924

Познайте дзен в Telegram-канале Zen of Python. Каждый день там публикуются полезные материалы по Python и связанным с ним технологиям. Подписывайтесь: @zen_of_python

275 924

🔍 Zooming-Slow-Mo Code: https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020 Paper: https://arxiv.org/abs/2104.07473 @ai_machinelearning_big_data

275 924

🔍 Zooming-Slow-Mo Code: https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020 Paper: https://arxiv.org/abs/2104.07473 @ai_machinelearning_big_data

275 924

TensorFlow input pipelines | TensorFlow Core https://www.tensorflow.org/guide/data Code: https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/data.ipynb

275 924

Open Source Experimental Design Software in the Age of AI Github: https://github.com/yunshengtian/AutoOED Paper: https://arxiv.org/abs/2104.05959 Project: https://www.autooed.org/ @ai_machinelearning_big_data

275 924

На любой работе бывает скучно. Получили задачу, сделали, отдали. И так минимум по 8 часов каждый день пять раз в неделю. Ну ладно, с перерывом на обед. А что, если добавить немного соревнований в привычный распорядок дел? Есть предложение! Образовательная экосистема GeekBrains запускает новый курс — «Спортивный Data Science». 🧑‍🏫 Вместе с преподавателем вы разберете реальные задачи по анализе данных и машинному обучению, и в конце каждого занятия пройдете соревнование по пройденной теме на Kaggle. Задачи будут из разных сфер: маркетинга, страхования, банкинга, медицины. Придется посоревноваться с другими участниками за лучший результат! Что нужно знать: • Математику на уровне вузов или курсов по Data Science • Python и классические DS-библиотеки • Классические алгоритмы машинного обучения А вот что вы получите: ⭐️ Удостоверение о повышении квалификации ⭐️ Улучшенное резюме ⭐️ Шанс получить работу в престижной компании Переходите по ссылке, регистрируйтесь на курс и выигрывайте!

275 924

How to Perform Voice Gender Recognition using TensorFlow in Python https://www.thepythoncode.com/article/gender-recognition-by-voice-using-tensorflow-in-python Code: https://github.com/x4nth055/gender-recognition-by-voice @ai_machinelearning_big_data