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 275 899 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
Posts Archive
275 866
🧠 Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network
Github: https://github.com/HRNet/Lite-HRNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.06403
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Хотите связать свою карьеру с нейросетями? Или вы Data Scientist с опытом и хотите освоить новые технологии? Тогда предлагаем вам курсы "Deep learning. Basic" и "Computer vision"!
📍Выберите курс и пройдите тестирование, чтобы:
● оценить свои навыки
● занять место на курсе по специальной цене
● получить доступ к демо-урокам курса
👉🏻Пройти тестирование "Deep learning. Basic": https://otus.pw/EODp/
👉🏻Пройти тестирование "Computer vision": https://otus.pw/MO87/
275 866
PaddleGAN provides developers with high-performance implementation of classic and SOTA Generative Adversarial Networks
Github: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.05376v1
@ai_machinelearning_big_data
275 866
C 12 по 25 апреля приглашаем принять участие в EPAM Data Hiring Weeks!
Станьте частью команды EPAM и получите welcome-бонус в размере одного оклада.
Направления:
Big Data: https://epa.ms/EPAM-BigData-HiringWeek
Data Quality: https://epa.ms/EPAM-DataQuality-HiringWeek
Как подать заявку:
1. Заполните регистрационную форму и получите подтверждение;
2. Пройдите интервью и получите оффер в течение 24 часов.
Мы ценим ваше время, и эта одна из причин проведения мероприятия – не нужно долго ждать решения. После успешного прохождения интервью в течение 24 часов вам будет сделан оффер. Если вы примете его в период с 12 по 25 апреля, вы получите welcome-бонус.
275 866
Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions
Github: https://github.com/lucidrains/siren-pytorch
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.09661
@ai_machinelearning_big_data
275 866
💬 New Facebook's Casual Conversations Dataset over 45,000 videos
Dataset: https://ai.facebook.com/datasets/casual-conversations-dataset/
Paper: https://ai.facebook.com/blog/shedding-light-on-fairness-in-ai-with-a-new-data-set/
@ai_machinelearning_big_data
275 866
🦏 DoubleML - Double Machine Learning in Python
Github: https://github.com/DoubleML/doubleml-for-py
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03220v1
Docs: https://docs.doubleml.org/stable/index.html
@ai_machinelearning_big_data
275 866
📗 New updates: Interpretable Machine Learning
A Guide for Making Black Box Models Explainable.
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Regularizing Generative Adversarial Networks under Limited Data
Github: https://github.com/google/lecam-gan
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03310
https://hytseng0509.github.io/lecam-gan/
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Обращаем внимание на новый официальный телеграм-канал с вакансиями @megafonjobs.
Кому полезно?
Разработчикам, data scientists, аналитикам, продуктологам, дизайнерам и другим экспертам в области IT и digital.
Зачем нужно?
Чтобы быть в курсе крутых вакансий компании, которая создает цифровые продукты для миллионов пользователей.
Почему интересно?
На канале публикуются самые топовые и горящие вакансии, а еще запланированы полезные материалы и инсайты на темы Digital и IT, интервью с руководителями МегаФона и многое другое.
Подписывайся на @megafonjobs, если готов принять карьерный вызов и выйти на новый профессиональный уровень!
275 866
Timers and Such: A Practical Benchmark for Spoken Language Understanding with Numbers
Github: https://github.com/speechbrain/speechbrain/tree/develop/recipes/timers-and-such
Dataset: https://zenodo.org/record/4623772#.YG08zhQzZs9
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.01604v1
@ai_machinelearning_big_data
275 866
15 апреля в 17:00 пройдет мероприятие Arrival Live, на котором команда Arrival впервые расскажет о том, как устроено автомобилестроение будущего: что находится под капотом автомобилей и в стенах фабрик компании. Не пропусти!
Предварительная регистрация поможет не забыть про митап и получить ссылку на онлайн-трансляцию, а также материалы по итогам митапа. Не пропусти – meetup.arrival.com
275 866
Audio-Visual Event Localization in Unconstrained Videos
https://sites.google.com/view/audiovisualresearch
Github: https://github.com/YapengTian/AVE-ECCV18
Paper: https://arxiv.org/abs/1803.08842
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Беспокоитесь о сохранности данных?
8 апреля в 11:00 приглашаем на вебинар «Commvault Intelligent Data Management. Больше чем просто backup».
∙ как свести к минимуму риски, сложность и расходы при развертывании системы защиты данных и резервного копирования
∙ как создать единую платформу управления данными
∙ как получить решение под ключ от одного поставщика
На вебинаре представим обновленный портфель решений для интеллектуального управления данными, а также поделимся лучшими практиками применения резервного копирования.
Регистрируйтесь: https://clck.ru/U7CqN
275 866
👁 Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking
Github: https://github.com/researchmm/Stark
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.17154v1
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Как устроиться на работу продактом и как её не потерять?
Узнаете 6 апреля в 19:00 на бесплатном интенсиве от ProductStar
Вместе с Ириной Гизитдиновой, Product Leader компании BPC, вы получите ответы на вопросы:
— Большая компания или стартап? Как проходить собеседования? На что обращают внимание? Какие совершаются типовые ошибки?
— Как измерить свой уровень? Как расти продакту? Как правильно подойти к прокачке своих навыков, чтобы больше "стоить" на рынке?
— Ошибки, которые могут стоить вам работы продакта.
Также каждому зрителю подарят чек-лист «Как пройти собеседование на должность продакт-менеджера»
Участие бесплатное, но регистрация обязательна
Зарегистрироваться на интенсив 👉 @ProductStarProductBot
275 866
EasyMocap is an open-source toolbox for markerless human motion capture from RGB videos
Github: https://github.com/zju3dv/EasyMocap
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.00340v1
@ai_machinelearning_big_data
275 866
⚡️ NeX: Real-time View Synthesis with Neural Basis Expansion
Github: https://github.com/nex-mpi/nex-code
Real-time View Synthesis with Python Code: https://analyticsindiamag.com/what-is-nex-guide-to-real-time-view-synthesis-with-python-code/
Project: https://nex-mpi.github.io/
Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05606.pdf
Video: https://www.youtube.com/watch?v=HyfkF7Z-ddA&ab_channel=SupasornSuwajanakorn
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Hyperbolic Graph Convolutional Auto-Encoders
Github: https://github.com/junhocho/HGCAE
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.16046
@ai_machinelearning_big_data
275 866
TransT - Transformer Tracking
Github: https://github.com/chenxin-dlut/TransT
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.15436
Model: https://drive.google.com/drive/folders/1GVQV1GoW-ttDJRRqaVAtLUtubtgLhWCE
@ai_machinelearning_big_data
