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 293 602 subscribers, ranking 326 in the Technologies & Applications category and 1 281 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 293 602 subscribers.
According to the latest data from 02 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 464 over the last 30 days and by -249 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.49%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.71% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 21 989 views. Within the first day, a publication typically gains 16 765 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 173.
- 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 03 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.
293 602
Subscribers
-24924 hours
-1 5267 days
-6 46430 days
Posts Archive
293 602
Swin Transformer - PyTorch
Code: https://github.com/berniwal/swin-transformer-pytorch
Github: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.14030v1
@ai_machinelearning_big_data
293 602
🤗 ⚡️Multilingual CLIP with Huggingface + PyTorch Lightning
https://sachinruk.github.io/blog/pytorch/pytorch%20lightning/loss%20function/gpu/2021/03/07/CLIP.html#Data
CLIP: Connecting Text and Images: https://openai.com/blog/clip/
@ai_machinelearning_big_data
293 602
Салют! Семейство виртуальных ассистентов Салют и компания Just AI ищут разработчиков чат-ботов, голосовых и других виртуальных помощников и предлагают им возможности платформы Сбера.
1. Открыта возможность переноса в ассистентов Салют навыков чат-ботов, созданных на платформе JAICP или с помощью конструктора Aimylogic. Детали по ссылке https://clck.ru/TsXMU
2. Доступен эмулятор для тестирования навыков на поверхностях платформы Сбера (умные устройства и мобильные приложения).
3. Есть возможность подключить оплату на любом шаге сценария.
4. Доступ к аудитории экосистемы Сбера.
А ещё каждый квартал команда Сбера определяет лучшие приложения, разработанные для каталога SmartMarket и дарит их авторам по 2,5 млн рублей. Узнай подробности по ссылке: https://clck.ru/Ttz2V
293 602
Towards Ultra-Resolution Neural Style Transfer via Thumbnail Instance Normalization
Github: https://github.com/czczup/URST
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.11784
Dataset: https://cocodataset.org/#download
@ai_machinelearning_big_data
293 602
Каждый день мы загружаем и передаем все больше контента. Нагрузка на базовые станции операторов растет, но вместе с ней растет и качество связи. Как это получается? И какую роль в этом процессе играет big data?
Ответы найдете в видео «Как нейросети помогают оставаться на связи», где Тимур и Вика, датасайентисты из МегаФона, рассказывают, почему модернизация базовых станций – это задача из области data science, как работает модель, на основании рекомендаций которой принимаются решения о необходимости «прокачки» той или иной вышки, и остается ли в этом процессе место для человека.
Спойлер: место для человека остается. Например, в МегаФоне в команду по работе с большими данными ищут Team Lead, Senior data scientist, инженера SQL и других специалистов.
293 602
The GENRE (Generarive ENtity REtrieval) system as presented in Autoregressive Entity Retrieval implemented in pytorch.
Github: https://github.com/facebookresearch/GENRE
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.12528v1
Dataset: https://github.com/facebookresearch/GENRE/blob/main/scripts/download_all_datasets.sh
@ai_machinelearning_big_data
293 602
The last article in uplift modeling tutorials by MTS data scientists: “Metrics in uplift modeling”📈
Uplift models are used to promote products and create advertising segments 🤑
📗 Habr: https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/538934/
💻 Code: https://nbviewer.jupyter.org/github/maks-sh/scikit-uplift/blob/master/notebooks/uplift_metrics_tutorial.ipynb
293 602
🔬 The Best ML Frameworks & Extensions for Scikit-learn
https://neptune.ai/blog/the-best-ml-framework-extensions-for-scikit-learn
@ai_machinelearning_big_data
293 602
Contrastive Learning of Musical Representations
Github: https://github.com/spijkervet/CLMR
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.09410
@ai_machinelearning_big_data
293 602
Продолжается набор на оплачиваемую летнюю стажировку в Яндексе ⚡️
Если вы (или ваши друзья) давно хотели попробовать себя в роли разработчика, летняя стажировка — идеальный вариант.
Отлично проявившие себя стажеры получат шанс перейти в штат!
Направления: фронтенд- и бэкенд-разработка, машинное обучение, аналитика, мобильная разработка и другие — ознакомиться с ними можно здесь.
Особый формат стажировки — Deep Dive в Яндекс.Маркете.
Сколько длится: от трех до 6 месяцев.
Где: в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде, Новосибирске, Сочи, Симферополе и Минске.
Если вы из другого города — мы оплатим вам дорогу и проживание в Москве 🙌
Что нужно уметь: мы ждём отличного знания базовых алгоритмов и уверенных навыков программирования на одном из языков.
Как проходит отбор: зависит от направления, но в большинстве случаев нужно будет выполнить тестовое задание, пройти два-три технических интервью, а затем выбрать команду.
Подавайте заявку до 31 мая: https://clck.ru/TgiBN
293 602
Large Scale Image Completion via Co-Modulated Generative Adversarial Networks, ICLR 2021 (Spotlight)
Gitub: https://github.com/zsyzzsoft/co-mod-gan
Paper: https://openreview.net/pdf?id=sSjqmfsk95O
Demo: http://comodgan.ml/
@ai_machinelearning_big_data
293 602
Кейс: как сервис с развлекательным видео-контентом увеличил доход с рекламы на 10%
Сервис зарабатывает на рекламе — чем больше пользователь смотрит рекламы, тем выше доход. Все, по классической схеме.
Но есть проблема: пользователи отказывались от просмотра контента, среднее количество отказов — 17,7%. Очевидно, сервис не умеет показывать релевантные ролики.
Тогда сервис решил настроить персональные рекомендации, как в ютубе. Беда в том, что пользователи просматривают контент анонимно:
— включают VPN,
— используют режим инкогнито
— не оставляют комментарии и лайки
— не регистрируются.
Непонятно, по каким критериям настраивать рекомендации. Ситуация выглядит безнадежной.
Дата-аналитик Orbitsoft рассказывает, как они справились с проблемой, чем помог искусственный интеллект и биг-дата.
http://bit.ly/3tmsnuq
293 602
🔷 PyTorch Geometric Temporal is a temporal (dynamic) extension library for PyTorch Geometric.
Github: https://github.com/benedekrozemberczki/pytorch_geometric_temporal
Paper: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3308560.3316581
Dataset: https://pytorch-geometric-temporal.readthedocs.io/en/latest/notes/introduction.html#discrete-time-datasets
@ai_machinelearning_big_data
293 602
Probabilistic two-stage detection
Two-stage object detectors that use class-agnostic one-stage detectors as the proposal network.
Github: https://github.com/xingyizhou/CenterNet2
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.07461v1
@ai_machinelearning_big_data
293 602
Яндекс создал новый сервис для ML-разработки и анализа данных — Yandex DataSphere.
👉 Его можно попробовать бесплатно (предоставляется 50+ часов с GPU в фоновых ячейках) по ссылке: https://clck.ru/TkwJG
В чем его главные фишки
✅ Не требует настройки: разворачивается в облаке за пару кликов и сразу же готов к работе. Поэтому забываем как страшный сон об установке ПО и выборе правильных мощностей заранее.
🖥 Привычный интерфейс Jupyter Notebook. А сами проекты не пропадают и живут столько же, сколько ваше облако.
▶️ После исполнения сохраняется состояние (состояние = код + вывод + переменные). Поэтому можно вернуться к любому шагу разработки и не придется заново запускать вычисления.
Продукт молодой, команда очень отзывчива к пожеланиям и на информацию о любых багах быстро реагирует в чате (https://t.me/yandex_datasphere). Вы можете принять реальное участие в становлении Yandex DataSphere.
293 602
Open Avatarify Photorealistic avatars for video-conferencing apps. Democratized.
Github: https://github.com/alievk/avatarify-python
Demo: https://www.youtube.com/watch?v=Q7LFDT-FRzs&feature=youtu.be&ab_channel=AliAliev
@ai_machinelearning_big_data
293 602
Бесплатный вебинар «MLflow в облаке. Простой и быстрый способ вывести ML-модели в продакшен» от Mail.ru Cloud Solutions
MLflow — один из самых стабильных и легких современных инструментов, позволяющих специалистам по Data Science управлять жизненным циклом моделей машинного обучения на всем его протяжении.
Это удобный инструмент с простым пользовательским интерфейсом для просмотра экспериментов и мощными средствами упаковки моделей, управления ими и их развертыванием. Он позволяет работать практически с любой библиотекой машинного обучения.
На вебинаре сотрудники MCS настроят MLflow в максимально близком к production варианте, а также покажут, как реализовать использование компонентов облака в качестве различных backend-сервисов MLflow.
Мероприятие пройдет во вторник, 23 марта, онлайн.
Начало в 18:00 по Москве.
👉 Регистрируйтесь: https://vk.cc/bZIwUi
293 602
Modular Interactive Video Object Segmentation: Interaction-to-Mask, Propagation and Difference-Aware Fusion
Github: https://github.com/hkchengrex/MiVOS
Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.07941v1.pdf
@ai_machinelearning_big_data
293 602
Свежая подборка из мира новостей по искусственному интеллекту, Big Data и машинному обучению. Переходи по ссылке и будь в курсе всего, что происходит в России и мире. Не оставайся в стороне от историй, за которыми будущее.
https://t.me/bolshiedannye
293 602
Develop a Neural Network for Banknote Authentication
https://machinelearningmastery.com/neural-network-for-banknote-authentication/
@ai_machinelearning_big_data
