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 293 879 subscribers, ranking 327 in the Technologies & Applications category and 1 276 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 293 879 subscribers.
According to the latest data from 01 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 444 over the last 30 days and by -235 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.55%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.55% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 22 202 views. Within the first day, a publication typically gains 16 311 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 172.
- 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 02 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.
293 879
Subscribers
-23524 hours
-1 5517 days
-6 44430 days
Posts Archive
293 807
18 ноября в 11:00 МСК состоится вебинар «Бесплатная оптимизация ИИ-моделей на базе ML Space с помощью Intel®️ oneAPI». Эксперт облачного провайдера услуг и сервисов SberCloud Владимир Новоженов расскажет об инструментах Intel oneAPI — OpenVino на облачной платформе ML Space, ставших теперь доступными для физических лиц, и продемонстрирует, как с их помощью оптимизировать ИИ-модели. Также вы узнаете, где получить бесплатный доступ к инструментам Intel oneAPI на платформе ML Space.
Intel oneAPI Toolkits – это набор инструментов для разработки приложений под различные архитектуры: CPU, GPU, FPGA и другие. В состав набора входит компилятор языка Data Parallel C++, библиотеки для API-программирования и комплект средств для анализа и отладки приложений. Intel oneAPI обеспечивает разработчикам продуктивное и производительное гетерогенное программирование.
Присоединяйтесь! Будет интересно и полезно:
https://sbercloud.ru/ru/warp/webinar?id=9657285
293 807
🔄 Unofficial PyTorch implementation of Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
Github: https://github.com/pengzhiliang/MAE-pytorch
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.06377
Pytorch: https://github.com/lucidrains/vit-pytorch
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ade20k
@ai_machinelearning_big_data
293 807
Must have для каждого специалиста по машинному обучению!
Последняя в этом году практическая группа по «Machine Learning. Advanced» старт уже 29 ноября.
Приглашаем вас на бесплатный 2-х дневный интенсив:
⌛️22-23 ноября в 20:00 (мск) «Деплой ml модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису» от OTUS и Сбер: https://otus.pw/9wGG/
Ответьте на 10 вопросов и проверьте свой уровень знаний. Пройдите вступительный тест на онлайн-курс, чтобы определить подойдет ли вам сложность курса, и успейте словить бонусную скидку.
293 807
📌 Dense Unsupervised Learning for Video Segmentation
Github: https://github.com/visinf/dense-ulearn-vos
Paper: https://openreview.net/pdf?id=i8kfkuiCJCI
Video: https://www.youtube.com/watch?v=BqVtZJSLOzg&ab_channel=VisualInference
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/davis-2017
@ai_machinelearning_big_data
293 807
🏡 AlphaGardenSim
The simulator implements a custom OpenAI gym reinforcement learning environment for this polyculture farming setup.
Github: https://github.com/berkeleyautomation/alphagarden
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.06014v1
Project: https://rieff.jacksonchui.ai/
@ai_machinelearning_big_data
293 807
⚡️ Как обучить нейросеть объяснять себе задачу
Яндекс внедрил метод P-tuning для языковой модели YaLM, который проще традиционных подходов и требует меньше ресурсов. Хорошего качества с ним можно добиться, обучая всего 40 тысяч параметров из трех миллиардов — такая модель в итоге опережает даже тысячекратно более трудоемкие решения.
https://habr.com/ru/company/yandex/blog/588214/
293 807
👁🗨 OCR Post Correction for Endangered Language Texts
Github: https://github.com/shrutirij/ocr-post-correction
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.02622v1
Docs: https://shrutirij.github.io/ocr-el/
@ai_machinelearning_big_data
293 807
Создайте свою первую нейросеть за 10 дней
Благодаря машинному обучению нам доступны чудеса вроде распознавания лиц, написания песен в стиле «Гражданской обороны» и картин в духе Рембрандта. Создать свою собственную нейросеть реально — и не только для опытных дата-сайентистов. Вы тоже можете попробовать.
На бесплатном курсе Нетологии «Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть» вы узнаете, как устроены нейросети и в каких сферах они применяются, а также самостоятельно обучите до 4-х математических моделей. Мир Data Science и искусственного интеллекта — доступнее, чем кажется.
Убедитесь в этом сами ↓
https://netolo.gy/hdO
293 807
⚡️ Alias-Free Generative Adversarial Networks (StyleGAN3)
Github: https://github.com/pdillis/stylegan3-fun
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.02175v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
@ai_machinelearning_big_data
293 807
📏 OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning
Github: https://github.com/thunlp/OpenPrompt
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.01998v1
@ai_machinelearning_big_data
293 807
16 ноября⚡️INTERCOM’21⚡️ Ежегодная конференция о главных коммуникационных технологиях для бизнеса
В этом году INTERCOM объединит представителей крупного бизнеса и ведущих IT-компаний, чтобы обсудить, как искусственный интеллект и машинное обучение меняют глобальный бизнес-ландшафт. В программе: опыт таких ведущих компаний, как NVIDIA, Сбeр, Yandex GO, IDC, Битрикс24 и многих других, а также тренды и прогнозы.
Конференция пройдёт онлайн 💻
Регистрируйтесь, записывайте в свои календари и готовьтесь слушать крутые, интересные выступления и интервью!
Участие: бесплатное
Регистрация по ссылке: https://bit.ly/3mxeUiR
До встречи на INTERCOM’21 👋🏼
293 807
🎯 Bayes-Newton Methods for Approximate Bayesian Inference with PSD Guarantees
Github: https://github.com/AaltoML/BayesNewton
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.01721v1
@ai_machinelearning_big_data
293 807
Что прямо сейчас происходит в российских компьютерных науках?
Канал «Русские норм!» поговорил с учеными из Яндекса и узнал, насколько хорошо нейросети рисуют логотипы и пишут шансон и какие нюансы нужно учесть, чтобы запустить беспилотники на улицы.
Чему сейчас учат искусственный интеллект?
Что такое графы и как их используют в современных приложениях?
Что мешает роботам ориентироваться в реальном мире и можем ли мы им помочь?
Актуальное о Machine Learning и нейросетях — смотрите в выпуске «Ученые норм!».
293 807
🖼 StudioGAN is a Pytorch library providing implementations of representative Generative Adversarial Networks (GANs) for conditional/unconditional image generation.
Github: https://github.com/POSTECH-CVLab/PyTorch-StudioGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.01118v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
@ai_machinelearning_big_data
293 807
Конференция NVIDIA GTC начнется уже на следующей неделе, 8 ноября. GTC пройдет онлайн, и участие в ней бесплатное.
На GTС вы сможете узнать о самых актуальных разработках по направлениям Conversational AI/NLP, IVA, Reinforcement Learning, Robotics, ИИ в здравоохранении и др.
Несколько ключевых выступлений:
• A Step-by-step Guide to Building Large Custom Language Models [A31082] - NVIDIA
• How Walmart and NVIDIA Defined a Large-Scale End-to-End Recommendation System for E-Commerce - Walmart Global Technology
• MegaMolBart: Generally Applicable Chemical AI Models with Large-Scale Pretrained Transformers – AstraZeneca
• Deep Learning: What the Future Might Hold – OpenAI
• About StyleGAN v3: Alias-free Generative Adversarial Networks
GTС откроет выступление CEO NVIDIA Дженсена Хуанга, который традиционно рассказывает об основных трендах на рынке и анонсирует все самые важные новости NVIDIA. Добавьте напоминание в календарь, чтобы не пропустить.
Зарегистрируйтесь здесь для бесплатного участия.
293 807
🪛 OneFlow is a performance-centered and open-source deep learning framework.
Github: https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.15032v2
@ai_machinelearning_big_data
293 807
One day offer в МТS Digital для мобильных разработчиков и не только
Нужны iOS, Android и Angular разработчики, пишущие на Swift, ObjectiveC, Kotlin, тестировщики, а также продакты, дизайнеры и UX-редакторы.
Кандидатам необходимо выбрать интересующее его направление и зарегистрироваться по этой ссылке. После одобрения резюме вы получите приглашение на one day offer, где вам предстоит пройти лишь одно интервью с экспертами вашего направления. В случае успешного прохождения вы получаете оффер в тот же день.
One day offer состоится 17 ноября с 10:00 до 20:00 онлайн.
MTS Digital — это инновационное подразделение МТС, которое работает над созданием экосистемы цифровых сервисов, с мобильными приложениями, продуктами в финтехе, в стриминге, гейминге, «облаках», AI и других направлениях.
293 807
😃 GoEmotions: A Dataset for Fine-Grained Emotion Classification
Github: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/goemotions
Google AI: https://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained.html
@ai_machinelearning_big_data
293 807
🌲 Revisiting randomized choices in isolation forests
Github: https://github.com/david-cortes/isotree
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.13402v1
@ai_machinelearning_big_data
293 807
❓Что должен знать и уметь специалист по Machine learning?
✅ Узнайте 1 ноября в 18:00 на вебинаре с Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбере.
👩🏼 Мария поделится своим карьерный опытом и представит программу онлайн-курса «Machine Learning».
🎒Вы узнаете, как организована практика и получите возможность сэкономить на обучении.
👉Регистрация на вебинар https://otus.pw/geho/
