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:Machinelearning Russia1 281 Technologies & Applications326...

📈 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

21 989

Post views

~ 16 76524 hours

~ 18 67648 hours

7.49%

Engagement rate

~ 6

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

293 581

Develop a Neural Network for Banknote Authentication https://machinelearningmastery.com/neural-network-for-banknote-authentication/ @ai_machinelearning_big_data

293 581

MagFace: A Universal Representation for Face Recognition and Quality Assessment Github: https://github.com/IrvingMeng/MagFace Paper: https://arxiv.org/abs/2103.06627 Code example: https://github.com/IrvingMeng/MagFace/blob/main/inference/examples.ipynb @ai_machinelearning_big_data

293 581

Планируете первые шаги в Data Science? Поможем пройти путь с нуля до Middle специалиста в Machine learning за 1 год. Узнайте, с чего начать, на бесплатных вебинарах онлайн-курса «Специализация Machine Learning»: 📌«Demo Day курса»: https://otus.pw/juPy/ — Ответим на все вопросы, расскажем о хардкорной программе и преподавателях. Поделимся инсайдами о карьерных перспективах и максимальных скидках на курс. 📌«Чему можно научить машину»: https://otus.pw/svsa/ — Разберём, зачем нужно машинное обучение и какие интересные вещи вы научитесь делать, когда пройдёте специализацию. На примере реальных проектов из разных индустрий увидим, какие полезные практические задачи можно решать при помощи «всего пары строк кода» и обсудим, почему за этой парой строк обязательно должно стоять основательное понимание теории. Вебинары проведёт преподаватель-практик курса Дмитрий Сергеев (Senior Data Scientist в Oura). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

293 581

Strawberry Fields is a full-stack Python library for designing, simulating, and optimizing continuous-variable quantum optical circuits. Github: https://github.com/XanaduAI/strawberryfields Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05530v1.pdf @ai_machinelearning_big_data

293 581

Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition Github: https://github.com/d-li14/involution Paper: https://arxiv.org/abs/2103.06255 OpenMMLab: https://openmmlab.com/ @ai_machinelearning_big_data

293 581

Друзья, вам не надоело каждый раз стараться укладывать эксперименты в ограничения по времени, а потом начинать все заново? Го в Датасферу — ноутбуки там никуда не пропадают! Бесплатные ресурсы для старта ML-разработки и анализа данных по ссылке: https://clck.ru/TfyiR з.ы. Это как клабхаус — только для тех, кто в теме)

293 581

Train and serve a TensorFlow model with TensorFlow Serving https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/serving/rest_simple Code: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/tutorials/serving/rest_simple.ipynb Dataset: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist @ai_machinelearning_big_data

293 581

Хорошие новости, друзья! 16 марта NewProLab - ведущий провайдер курсов в сфере data science - запускает 12-недельный курс "Специалист по большим данным". Эту программу уже прошли более 300 дата аналитиков и разработчиков, в их числе CDO ведущих компаний. 👉🏻Успейте подать заявку: https://clck.ru/TayXo Без преувеличения - это самая хардкорная и глубокая программа на рынке Big Data. Вас ждет 36 практических занятий, 10 лаб, подготовка 2 собственных проектов и всё это на реальных дата-сетах и живых кейсах от команды преподавателей-практиков. Вы научитесь строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, готовить SQL-like запросы в Hive, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, а также строить алгоритмы рекомендательных систем. P.S. Нужно подтянуть отдельный модуль? Программу можно пройти частями. Оставляйте заявку.

293 581

👔 Virtual Try-on via Distilling Appearance Flows, CVPR 2021 Github: https://github.com/geyuying/PF-AFN Paper: https://arxiv.org/abs/2103.04559 @ai_machinelearning_big_data

293 581

Precise Multi-Neuron Abstractions for Neural Network Certification Github : https://github.com/eth-sri/eran Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03638v1 @ai_machinelearning_big_data

293 581

Крутой Data-scientist, Python-разработчик или аналитик? 😎 Регистрируйтесь на онлайн-хакатон UFA_SuperHero 👉: https://iqparkevents.com 🎯UFA_SuperHero пройдет 19–21 марта. Принимаем заявки до 15 марта! 🏆Лучшие команды получат денежные призы, возможность пройти обучение в школе стартапов «Сколково» и станут первыми резидентами нового технопарка высоких технологий IQпарк! На хакатоне вы сможете посоперничать с другими командами в двух видах задач:: ● Разработка сервисов для государственных учреждений ● Разработка сервисов для технопарка IQпарк UFA_SuperHero – это серия мероприятий для ИТ-специалистов и стартап-команд России: хакатон, питч-сессия, обучение в школе стартапов и акселерационная программа. Организаторы проекта: IQпарк, Инновационный центр «Сколково» и казанский акселератор Digital Super Hero! Ждем вас 👉: https://iqparkevents.com

293 581

RTAB-Map Real-Time Appearance-Based Mapping http://introlab.github.io/rtabmap/ Github: https://github.com/introlab/rtabmap Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03827v1 @ai_machinelearning_big_data

293 581

Anycost GAN Anycost GANs for Interactive Image Synthesis and Editing https://hanlab.mit.edu/projects/anycost-gan/ Github: https://github.com/mit-han-lab/anycost-gan Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03243 @ai_machinelearning_big_data

293 581

Register for the International Data Analysis Olympiad (IDAO-2021)! The registration continues until March 12. This year, HSE Faculty of Computer Science and Yandex are holding the Olympiad for the fourth time. This year's Platinum Partner is ‘Otkritie’ Bank. The Olympiad is organised by leading data analysts for their future colleagues, early career analysts and scientists. The online tour will focus on the search for dark matter - one of the few remaining mysteries of fundamental physics. Dark matter cannot be seen because it does not interact with light and interacts very weakly with ordinary matter. The task of IDAO participants is to build a model that recognises some known observation processes, so that they can be excluded from the search for dark matter. Details and registration https://idao.world

293 581

🧠 Multimodal Neurons in Artificial Neural Networks https://openai.com/blog/multimodal-neurons/ Github: https://github.com/openai/CLIP-featurevis Paper: https://distill.pub/2021/multimodal-neurons/ @ai_machinelearning_big_data

293 581

Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы приготовили задачи, цель которых – создать решения на основе AI, машинного обучения и нейросетей. Интересно? Узнай больше на сайте https://clck.ru/TWVGc. Успей подать заявку на участие до 17 марта. Генеральный партнер — «Русатом Инфраструктурные решения». Стратегический партнер — «Сбер». Организатор — Комитет по туризму города Москвы.

293 581

🤖 A Text-to-Speech Transformer in TensorFlow 2 Github: https://github.com/as-ideas/TransformerTTS Paper: https://arxiv.org/abs/2103.00993v1 Samples: https://as-ideas.github.io/TransformerTTS/ @ai_machinelearning_big_data

293 581

Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных! 10 марта примите участие в демо-занятии от Кирилла Султанова, архитектора в области BigData. Что вы узнаете за 1,5 часа? - Потоковая обработка больших данных. - Подходы, архитектуры, фреймворки, сравнение, обзор и выбор. - Основные игроки и перспективные новички. - Реальные проекты, интересные связки и многое другое! Демо-занятие входит в программу онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных». Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/QLr2/

293 581

CogDL: An Extensive Research Toolkit for Deep Learning on Graphs http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/cogdl/ Github: https://github.com/THUDM/cogdl Paper: https://arxiv.org/abs/2103.00959 Dateset: https://github.com/THUDM/cogdl/blob/master/cogdl/datasets/README.md @ai_machinelearning_big_data

293 581

⭐ CelebA-Spoof: Large-Scale Face Anti-Spoofing Dataset with Rich Annotations Github: https://github.com/Davidzhangyuanhan/CelebA-Spoof Paper: https://arxiv.org/abs/2102.12642v2 Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1OW_1bawO79pRqdVEVmBzp8HSxdSwln_Z Video: https://www.youtube.com/watch?v=A7XjSg5srvI&t=4s&ab_channel=YuanhanZhang @ai_machinelearning_big_data