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 276 Technologies & Applications327...

📈 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

22 202

Post views

~ 16 31124 hours

~ 18 21848 hours

7.55%

Engagement rate

~ 6

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

293 769

😃 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

293 769

🌲 Revisiting randomized choices in isolation forests Github: https://github.com/david-cortes/isotree Paper: https://arxiv.org/abs/2110.13402v1 @ai_machinelearning_big_data

293 769

❓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/

293 769

🚀 NAS-FCOS: Fast Neural Architecture Search for Object Detection Github: https://github.com/Lausannen/NAS-FCOS Paper: https://arxiv.org/abs/2110.12423v1 @ai_machinelearning_big_data

293 769

С 19 по 21 ноября пройдет онлайн-конкурс Digital Strawberry. Кого ищем: — Data science-специалисты — Backend-разработчики — Computer vision-специалисты Какая задача: Участникам предстоит разработать систему мониторинга состояния растений на основании размеченных изображений, на которых показан процесс роста и развития клубники. Какой приз: 10 команд будут бороться за призовой фонд в 1 500 000 рублей. Подать заявку можно на сайте

293 769

📌 PyTorch: Transfer Learning and Image Classification https://www.pyimagesearch.com/2021/10/11/pytorch-transfer-learning-and-image-classification/ Dataset: https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/tf_flowers @ai_machinelearning_big_data

293 769

Одно из главных международных ИИ-мероприятий возвращается: открыли регистрацию на AI Journey 2021! Шумно провожаем Год науки и технологий в России: с 10 по 12 ноября пройдёт международная онлайн-конференция по искусственному интеллекту и анализу данных AI Journey 2021. В течение трёх дней вместе с мировыми экспертами обсудим развитие искусственного интеллекта, последние разработки и роль новых технологий в области ESG и устойчивого развития — одной из самых важных тем в области глобальной трансформации. Также поделимся, как с помощью AI внести свой вклад в решение сложных актуальных проблем. Свежие результаты своих проектов, в том числе, представит Институт искусственного интеллекта (Artificial Intelligence Research Institute). А в третий день уже на AI Journey Junior площадка встретит школьников, чтобы также обсудить с ними искусственный интеллект и ESG. В завершение конференции пройдёт награждение участников международных соревнований AI Journey Contest и AIIJC. Участие бесплатное, но обязательна регистрация Вам есть что рассказать про AI? Вы являетесь экспертом в направлении? Применяете технологии AI в своей работе? Или вы знаете такого эксперта? Приглашаем к участию спикеров, готовых поделиться с профессиональным сообществом своим опытом и достижениями. Участвовать можно из любой локации! Со своей стороны мы гарантируем помощь и поддержку в подготовке к выступлению. Напишите @AlexaBy - обсудим возможные темы выступлений и форматы вашего участия в конференции. #SberAI #искусственныйинтеллект #AIJ2021 #ESG

293 769

🅱️ Bi-directional Image and Text Generation Github: https://github.com/researchmm/generate-it Paper: https://arxiv.org/abs/2110.09753v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data

293 769

Яндекс.Кью зовет всех желающих ближе познакомиться с искусственным интеллектом и попробовать обучить его новому. С 25 по 30 октября пройдет воркшоп, на котором команда Кью научит алгоритмы принимать решения о качестве информации, в которой вы разбираетесь. Есть возможность присоединиться ко встрече как онлайн, так и офлайн. Регистрация: https://wow.link/AX71

293 769

⚙️SecureBoost+ : A High Performance Gradient Boosting Tree Framework for Large Scale Vertical Federated Learning Github: https://github.com/FederatedAI/FATE Paper: https://arxiv.org/abs/2110.10927v1 @ai_machinelearning_big_data

293 769

Loving and understanding data: who are data engineers and And how do they grow http://bit.ly/article_for_dataengineers2

293 769

📄 HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction, NeurIPS 2021 Github: https://github.com/HRNet/HRFormer Paper: https://arxiv.org/abs/2110.09408v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data

293 769

Digital Доктор - канал о цифровых технологиях, корпорациях и стартапах. Автор канала является резидентом Кремниевой долины и дает инвестора оперативный контент из мирового центра технологий, не забывая следить и за Китаем. Вот несколько свежих постов в канале: 1. О пузыре внеклассного образования в Китае и его далеко идущих последствия. И о том как правительство Китае с этим борется. 2. О беспрецедентной в истории зависимости всего бизнеса компании Apple от Китая. 3. О серьезном вызове, который стоит сейчас перед Facebook в связи с ужесточением правил сбора информации о пользователях на мобильных платформах. А также о том есть ли у компании план по его преодолению. 4. О дальнейших перспективах подешевевших китайских акций. #взаимопиар

293 769

🧵 abess: Fast Best-Subset Selection in Python and R Github: https://github.com/abess-team/abess Docs: https://abess.readthedocs.io/en/latest/Tutorial/index.html Paper: https://arxiv.org/abs/2110.09697v1 @ai_machinelearning_big_data

293 769

PlayButton: большая конференция Яндекса о видео Большая онлайн-конференция Яндекса, посвященная видео в интернете, пройдет 24 октября. Эксперты из Яндекс.Дзена, Кинопоиска и IVI расскажут о рекомендациях и доставке видео, Low Latency, параллельном транскодировании, QoS-метриках и особенностях склейки дублей. Регистрируйтесь, программа дополняется. Регистрация: https://clck.ru/YHzJB

293 769

ESPnet2-TTS: Extending the Edge of TTS Research Github: https://github.com/espnet/espnet Docs: https://espnet.github.io/espnet/ Paper: https://arxiv.org/abs/2110.07840v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/vctk @ai_machinelearning_big_data

293 769

📖 Bayesian Optimization Book 2021 Book: https://bayesoptbook.com Github: https://github.com/bayesoptbook/bayesoptbook.github.io @ai_machinelearning_big_data

293 769

🍾 Reducing Information Bottleneck for Weakly Supervised Semantic Segmentation (NeurIPS 2021) Github: https://github.com/jbeomlee93/rib Paper: http://arxiv.org/abs/2110.06530 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data

293 769

Финал близко! Международный челлендж Марафона ИТ-соревнований Роснефти 2021 года состоится 27 ноября в Москве и подведёт итог всей серии соревнований. В прошлом году за лидерство в рейтинге соревновались ИТ-специалисты из 28 стран. В этот раз мы подготовили призовой фонд в 1 250 000 рублей*, сразу две интересные задачи, единомышленников и специалистов нефтяной компании для заведения полезных знакомств, а также ещё ряд приятных вещей. Участники Rosneft Challenge 2021 (RC2021) будут решать две задачи. Первая задача – это идентификация северных оленей на аэрофотоснимках и выделение молодых особей, вторая – разработка веб-приложения для поиска объектов-аналогов в проектной документации по параметрам. Мы ждём тех, кому интересно попробовать себя в решении реальных кейсов от нефтяного лидера! К участию в ИТ-соревновании допускаются команды до 4-х человек. Так что самое время подумать, кого из товарищей позвать на штурм Хакатона Роснефти. Можно зарегистрироваться и одному участнику, организаторы подберут команду. Регистрация до 13 ноября: https://bit.ly/3FKhSYS *До уплаты налогов.