Machinelearning
Ir al canal en 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
Mostrar más
📈 Análisis del canal de Telegram Machinelearning
El canal Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 276 321 suscriptores, ocupando la posición 336 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 372 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 276 321 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -1 958, y en las últimas 24 horas de -146, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.10%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.13% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 22 382 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 955 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 337.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
276 321
Suscriptores
-14624 horas
-8297 días
-1 95830 días
Archivo de publicaciones
276 300
Пост для https://t.me/ai_machinelearning_big_data
Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума
Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков:
• Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе.
• Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании.
• Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков.
• Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли.
• Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах.
• Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы.
Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы
276 300
Сколько нужно ждать, чтобы получить действительно стоящий оффер? Ждать не придётся — всё происходит за один день: интервью, этап отбора, предложение о работе.
Если это One Day Offer от Сбера🏃
Команда по работе с данными Сбера в поиске Data Scientists. Заявите о себе на фаст-интервью и получите работу в крупнейшем банке страны, если вы:
• Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer c опытом работы от 1 года (рассмотрят все кандидатуры — от уровня Junior до руководителей подразделений);
• готовы к решению масштабных задач на основе данных, аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Чем предстоит заниматься? Создавать информационные продукты для принятия решений во всех подразделениях Сбера.
Когда: 22 октября.
Где: онлайн.
Узнайте больше и заполните заявку ✅
276 300
Как дорасти до CDO, запустить стартап на основе ML и не свихнуться? Директор центра Big Data МТС Виктор Кантор обсудит с гостями подкаста «Техток».
Среди участников — успешные ИТ-специалисты из разных сфер: сооснователь data-стартапа Rubbles Александр Фонарев, CTO Ozon Антон Степаненко, R&D Project Manager в Skyeng Владислав Корнышев и многие другие. Честно поговорили о поиске себя, факапах, успехах и перспективах отрасли.
Ищите «Техток» на всех подкаст-площадках.
276 300
Как автоматизировать работу с ML-моделями в облаке? Узнайте на вебинаре!
⏰ Когда: 18 октября, 17:00 (мск)
📍 Регистрация
На вебинаре «Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT» вы узнаете, как автоматизировать процесс работы с ML-моделями в облаке, используя преднастроенные сервисы с платой за использованные ресурсы. Познакомитесь с Cloud ML Platform, облачной платформой, которая содержит инструменты для работы с данными и моделями — JupyterHub и MLflow, а также с AutoML-фреймворком FEDOT.
Спикеры:
- Александр Волынский, технический менеджер продукта, VK Cloud
- Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab, ИТМО
В программе:
- Введение в AutoML: для каких задач, как и когда использовать
- Машинное обучение в облаке: инструменты и инфраструктура для быстрого запуска проектов и экономии затрат
- AutoML на базе Open Source: разбираем на примере фреймворка FEDOT от ИТМО
- Сессия ответов на вопросы
276 300
ai_machinelearning_big_data
❓Хотите с пользой для проекта использовать технологии компьютерного зрения?
13 октября в 20:00 мск Антон Витвицкий, директор CV в компании Arria NLG, проведет открытый урок «Компьютерное зрение в спортивной видеоаналитике» в OTUS.
📚За 1,5 часа вместе с экспертом мы:
- Рассмотрим типовые задачи, которые ставит бизнес в сфере спортивной видеоаналитики
- Узнаем об основных подходах и моделях для решения подобных задач
- Поговорим о трекинге и идентификации игроков, оценке геометрии игровой площадки, распознавании игровых событий и активности игроков на основе видео.
💬 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Компьютерное зрение» и рассчитано на специалистов, которые уже знакомы с базовыми принципами нейросетей.
Для регистрации пройдите вступительный тест.
276 300
Площадка поможет обеспечить качество и скорость размеченных данных для моделей ML, а еще и по привлекательной стоимости
🤝 Полноценная платформа Elementary соединяет заказчиков и разметчиков, при этом у первых есть возможность заводить своих сотрудников и давать задания только им, если есть в этом необходимость.
Важно!
✅ Заказчики платят только за качественный результат
✅ Наличие техподдержки 24/7
✅ Возможность персональной кастомизации заданий
✅ Конфиденциальность данных
Экономия времени с гарантией качества - отличное решение для высокопроизводительных моделей ML.
Узнать больше на сайте
276 300
📎 Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems
git clone https://github.com/DPS2022/diffusion-posterior-sampling
cd diffusion-posterior-sampling
⚙️ Github
📋 Paper
📌 Dataset
@ai_machinelearning_big_data276 300
Справиться с дефицитом IT-инфраструктуры и снизить расходы на
приобретение нового оборудования помогут облачные сервисы. Ваши
данные будут надежно защищены в отказоустойчивом ЦОД TIER III в
Москве.
☁️Облако за 990 руб. в месяц! Держим цены 2021 года - убедитесь сами с помощью калькулятора.
Мы предлагаем облачные сервисы для бизнеса:
• Вычислительные ресурсы по моделям IaaS/PaaS
• Корпоративная почта
• 1С в облаке
• Хранение и резервное копирование данных
• Платформа для совместной работы с документами
• Информационная безопасность
Оформите бесплатный тестовый доступ на нашем сайте.
Приглашаем к сотрудничеству в рамках партнерской программы.
📞Тел: +7 495 260-10-82
🌏Сайт: https://nubes.ru/
276 300
🎓 YATO: Yet Another deep learning based Text analysis Open toolkit
pip install ylab-yato
⚙️ Github
📋 Paper
📌 Dataset
@ai_machinelearning_big_data276 300
Решение задач из области компьютерного зрения — одно из самых популярных направлений ML-разработки. А платформа ML Space — отличный инструмент для работы дата-инженеров и дата-сайентистов. Однако для хорошей работы модели нужны качественно размеченные данные.
Поэтому команда Cloud запускает бесплатный вебинар, чтобы вы узнали:
✅ как собрать и качественно разметить большие объемы данных для задач компьютерного зрения на примере датасета жестов HaGRID, который размещен в DataHub ML Space и доступен в пару кликов для обучения модели.
✅ спикеры поделятся лайфхаками по работе с краудсорсинговыми платформами и пайплайном обучения классификаторов.
✅ как можно применять датасет HaGRID: от лайков к онлайн-выступлению до управления автомобилем.
Вебинар будет полезен: дата-инженерам, дата-сайентистам и всем, кто неравнодушен к машинному обучению.
Регистрируйтесь на вебинар на нашем сайте
276 300
📎 Dilated Neighborhood Attention Transformer
natural, flexible and efficient extension to NA that can capture more global context and expand receptive fields exponentially at no additional cost.
⚙️ Github
🗒 Model
📋 Paper
📌 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
276 300
🔲 TensorStore
Novel open-source C++ / #Python library for storage/manipulation of high-dim data
⚙️ Github
🗒 Tutorial
📌 Google AI
🦾 Docs
@ai_machinelearning_big_data
276 300
Хотите научиться решать действительно важные для бизнеса задачи и проектировать всю необходимую ML-инфраструктуру?
Валерий Бабушкин (Head of Data Science в Blockchainꓸcom, ранее работал в Facebook, Alibaba, X5 Group, Яндекс) со своими друзьями — руководителями Data Science направлений в крупнейших компаниях — записал свой авторский курс по хардкорному ML.
Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения, настраивать мониторинги и оценивать эффективность алгоритмов.
Сразу предупреждаем — придется интенсивно поработать. Но оно определённо того стоит, ведь знания прикладные: каждый модуль заканчивается разработкой ML-сервиса, который будет не стыдно показать будущему работодателю или адептам ODS.
Переходите по ссылке и записывайтесь на курс до 3 октября — по промокоду AIML20 вы получите скидку 10% на полную оплату курса.
А чтобы вы могли посмотреть, как обучение выглядит изнутри, мы подготовили бесплатную демоверсию.
