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 293 943 subscribers, ranking 330 in the Technologies & Applications category and 1 277 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 293 943 subscribers.
According to the latest data from 30 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 432 over the last 30 days and by -166 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.71%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.50% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 22 682 views. Within the first day, a publication typically gains 16 178 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 176.
- 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 01 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.
293 943
Subscribers
-16624 hours
-1 5837 days
-6 43230 days
Posts Archive
293 917
🔍 A meta-dataset for few-shot image classification
Meta Album is a meta-dataset created for few-shot learning, meta-learning, continual learning and so on.
Meta-datase — это набор метаданных, созданный , состоящий из 40 датасетов разбитых на 10 уникальных категорий. Это постоянно пополняемый набор метаданных.
⭐️ Meta-dataset: https://meta-album.github.io/
🖥 Github: https://github.com/ihsaan-ullah/meta-album
⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.08909v1
ai_machinelearning_big_data
293 917
Работать там, где живешь, а не жить там, где работаешь?
Да, и мы в Тинькофф поддерживаем такой формат работы. Поэтому открыли свои центры разработки не только в Москве, но и еще в 24 городах России, Беларуси, Армении и Казахстана.
Для нашей команды эти распределенные IT-хабы — возможность выбирать комфортный город для работы. Не переезжать в столицу, чтобы делать флагманские продукты, а создавать их там, где удобно. Или не оставаться на одном месте, а свободно перемещаться между офисами — встречаться и работать с коллегами по всей стране!
Посмотреть открытые вакансии в наши центры разработки и оставить резюме можно на этой странице: https://l.tinkoff.ru/tcr-2023-tinkoff
293 917
Ежегодная серия соревнований по машинному обучению Data Fusion Contest 2023 открыта!
Вас ждут две задачи в уникальном турнирном соревновании от команд ВТБ и ODS.AI:
🗡 В задаче Атака участники будут создавать атаки на нейросеть, обученную на транзакционных данных.
🛡 В задаче Защита — наоборот, учиться защищать свои модели от заранее оговоренного вида атак.
🏆 Призеров определит турнир — лучшие команды обеих задач столкнутся друг с другом за призовой фонд в 2,000,000 рублей!
💪 Участников также ждет много мерча, онлайн митапы с воркшопами, и возможность фундаментально прокачаться в новых DS/ML методах.
Подробности и регистрация — на сайте.
293 917
Совместная магистерская программа «Науки о данных» Университета науки и технологий МИСИС и СберОбразования позволит освоить востребованную профессию Data Scientist начинающим специалистам, интересующимся Big Data, а также тем, кто уже имеет опыт работы с данными, но хочет углубить свои знания в этой сфере 🧑💻
Обучение будет проходить в онлайн-формате, что позволит совмещать учебу и работу. Вы получите все преимущества очной формы обучения – диплом государственного образца, общежитие, проездной и др.Образовательный процесс будет отслеживать команда методистов, преподавателей и тьюторов с опытом организации обучения в Data Science более 3 лет.
Эксперты из крупнейших IT-компаний России поделятся с вами наработанным опытом – вы получите нужные знания и навыки в программировании, математике, машинном и «глубоком» обучении. А в третьем семестре сможете выбрать трек для более узкой специализации – Artificial Intelligence Developer, Big Data Engineer, Machine Learning Developer.
Подробнее о программе 📌
293 917
🌐 Как организовать работу над ML-экспериментами с помощью MLflow
MLOps — набор практик и инструментов, которые помогают стандартизировать и повысить эффективность процессов работы с машинным обучением. Эксперты VK Cloud и Karpov.Courses выпустили на Хабре полезную статью, где показали последовательность действий по выстраиванию MLOps-подхода в облаке с помощью JupyterHub и MLflow. Подробнее тут.
ai_machinelearning_big_data
293 917
27 февраля на TeamLead Conf 2023 пройдет "Яндекс-трек: R&D и культура компании". Для тимлидов, руководителей и СТО!
В этом треке мы поговорим о том, как в IT-компаниях с разной корпоративной культурой устроены R&D-департаменты, в которых рождаются, тестируются и запускаются технологические решения. Какова роль инженеров и менеджеров в компаниях с разной культурой? Как построены процессы генерации и приоритизации идей и инноваций?
Приходите послушать!
👉Программа Яндекс-трека: https://teamleadconf.ru/moscow/2023/yatrack?utm_source=tg&utm_medium=track&utm_campaign=ai_machinelearning_big_data
293 917
⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional — https://otus.pw/lc4B/
🔓 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера
⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist
Протестируйте обучение на открытых уроках rehcf:
✅ Мы похожи на свое окружение: алгоритм k Nearest Neighbours для задачи классификации — https://otus.pw/szvM/
✅Деревья решений в машинном обучении — https://otus.pw/S2kO/
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ:
https://otus.pw/lc4B/
293 917
Как построить систему геоаналитики с применением ML?
Когда: 20 февраля, 17:00 (мск)
📍 Регистрация
Эксперты расскажут про особенности создания ML-решений на примере построения системы предиктивной аналитики на основе геопространственных данных.
В программе:
🔹 Разбор кейсов и специфики построения ML-моделей и подходов к разработке проектов.
🔹Обсуждение выбора технологического стека для работы с Machine Learning: какие инструменты пригодятся, как их выбрать и применять.
🔹 QA-сессия со экспертами вебинара.
Спикеры:
🔹 Александр Мамаев, руководитель отдела машинного обучения и анализа данных, PREDICT, VK
🔹Артем Агафонов, руководитель группы геоаналитики, PREDICT, VK
🔹Александр Волынский, PM сервиса Cloud ML Platform, VK Cloud
Зарегистрироваться
293 917
Защита от кибератак - любопытная тема, особенно когда чуть ли не каждый месяц взламывают сервисы и личные данные утекают в общий доступ.
МИФИ совместно со SkillFactory проводят трёхдневный бесплатный онлайн-практикум по кибербезопасности.
Программа такая:
В первый день будут обучать основам Python, работе с Linux и цифровой криминалистике.
На второй день познакомят с шифрами и криптоанализом RSA.
А на третий день объяснят как взломать систему лицензирования и дадут попробовать самому это сделать.
Кроме того, на практикуме будет соревнование по кибербезопасности. Участвовать смогут как новички, так и люди с опытом. Это полезно, чтобы испробовать и получше усвоить изученное. А победитель получает курс по SQL!
Так что если всегда привлекала сфера кибербезопасности, получить реальный опыт и познакомиться с профессией можно онлайн 15, 16 и 17 февраля в 19:00 по МСК. Регистрируйтесь по ссылке: https://go.skillfactory.ru/ifrk_w
