¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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 293 457 suscriptores, ocupando la posición 326 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 281 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 293 457 suscriptores.
Según los últimos datos del 02 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 464, y en las últimas 24 horas de -249, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.49%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.71% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 989 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 765 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 173.
- 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 03 julio, 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.
293 457
Suscriptores
-24924 horas
-1 5267 días
-6 46430 días
Archivo de publicaciones
293 419
Real-Time Face Mask Detector with Python, OpenCV, Keras
https://data-flair.training/blogs/face-mask-detection-with-python/
Dataset: https://data-flair.training/blogs/download-face-mask-data/
Code: https://data-flair.training/blogs/download-face-mask-detector-project-source-code/
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Accelerating 3D Deep Learning with PyTorch3D
PyTorch3D provides efficient, reusable components for 3D Computer Vision research with PyTorch.
Code: https://github.com/facebookresearch/pytorch3d
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.08501v1
Mesh R-CNN: https://github.com/facebookresearch/meshrcnn
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Real Time Object Measurement
Object measurement using OpenCV and Python. We will use an A4 paper as our guide and find the width and height of objects.
https://www.murtazahassan.com/real-time-object-measurement/
293 419
⚡️23 июля в 20:00 состоится демо-урок «Логистическая регрессия для классификации данных».
За 1,5 часа вы:
● Обсудите основы регрессионных моделей
● Узнаете, как устроена логистическая регрессия
● Разберёте, какие разделы математики используются для ее построения
● Поймёте, как улучшить этот классификатор.
Занятие является частью курса «Математика для Data Science. Продвинутый уровень». Приходите получить полезные знания, познакомиться с преподавателем и оценить формат обучения.
👉Для регистрации пройдите вступительный тест, который поможет сориентироваться в уровне вашей подготовки: https://otus.pw/3Cnd/
293 419
Indoor SfMLearner
The unsupervised depth estimation task in indoor environments.
Github: https://github.com/svip-lab/Indoor-SfMLearner
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.07696v1
293 419
Крутой Data-scientist, Python-разработчик или аналитик? 😎
DigitalSuperHero ждет вас!
Регистрируйтесь на онлайн-хакатон по Кибербезопасности и FinTech.
Fintech & Security Superhero пройдет 1–8 августа. Призовой фонд: 700 000 рублей!
🏆Победители получат денежный приз, возможность пилотирования проекта, поддержку от iHub, оффер на работу и попадут на Всероссийский финальный хакатон, который пройдет в сентябре.
На хакатоне Fintech & Security Superhero вы сможете посоперничать с другими командами в двух видах задач::
● Автоматизировать ежедневные рутинные операции эксперта по кибербезопасности
● Создать новые сервисы для банка.
Подавайте заявку до 27 июля тут: dshkazan.ru/its
P.S. А еще у нас есть телеграм-канал, где выкладываем свежие новости о хакатонах: https://t.me/dshkzn
293 419
Fast and Accurate Neural CRF Constituency Parsing
To improve the parsing performance,hee introduced a new scoring architecture based on boundary representation and biaffine attention, and a beneficial dropout strategy.
Github: https://github.com/yzhangcs/parser
Paper: https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/560
293 419
PyTorch LSTM: Text Generation Tutoria
https://www.kdnuggets.com/2020/07/pytorch-lstm-text-generation-tutorial.html
293 419
Всем привет! Приходите в эту пятницу (17 июля) на онлайн-митап PRO_DS.
На митапе Петр Ермаков (Datagym) расскажет как быстро построить дашборд из Jupyter notebook-а, Валентин Малых из Huawei расскажет про проект по анализу естественного языка Russian GLUE, а Ильдар Сафило из МТС расскажет про A/B тестирование на малых выборках.
Регистрация через онлайн-чат в телеграме - https://t.me/joinchat/GBqmrko6rAOuyq_gI-hrpg
293 419
Using machine learning in the browser to lip sync to your favorite songs
https://blog.tensorflow.org/2020/07/using-machine-learning-in-browser-to-lip-sync.html
MediaPipe Face Mesh: https://google.github.io/mediapipe/solutions/face_mesh.html
Github: https://github.com/google/mediapipe
293 419
Free MIT Courses and book on Calculus: The Key to Understanding Deep Learning
Course: https://ocw.mit.edu/resources/res-18-005-highlights-of-calculus-spring-2010/
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Auto-Sklearn 2.0: The Next Generation
auto-sklearn is an automated machine learning toolkit and a drop-in replacement for a scikit-learn estimator.
Github: https://github.com/automl/auto-sklearn
Paper: https://arxiv.org/pdf/2007.04074.pdf
293 419
TensorFlow 2 meets the Object Detection API
https://blog.tensorflow.org/2020/07/tensorflow-2-meets-object-detection-api.html
293 419
YOLOv5
YOLOv5 improves accessibility for realtime object detection.
https://blog.roboflow.ai/yolov5-is-here/
Tutorial: https://blog.roboflow.ai/how-to-train-yolov5-on-a-custom-dataset/
Github: https://github.com/ultralytics/yolov5
Colab : https://colab.research.google.com/drive/1gDZ2xcTOgR39tGGs-EZ6i3RTs16wmzZQ
Video: https://www.youtube.com/watch?v=MdF6x6ZmLAY&feature=youtu.be
293 419
EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning
EagleEye achieves better pruning performance than all of the studied pruning algorithms in our experiments.
Github: https://github.com/anonymous47823493/EagleEye
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.02491v1
293 419
4 Automatic Outlier Detection Algorithms in Python
https://machinelearningmastery.com/model-based-outlier-detection-and-removal-in-python/
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Deep Single Image Manipulation
http://www.vision.huji.ac.il/deepsim/
Code: https://github.com/eliahuhorwitz/DeepSIM
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.01289
293 419
Text Classification with PyTorch
A baseline model with LSTMs
Article: https://medium.com/@fer.neutron/text-classification-with-pytorch-7111dae111a6
Code: https://github.com/FernandoLpz/Text-Classification-LSTMs-PyTorch
@ai_machinelearning_big_data
293 419
PyTorch Multi-GPU Metrics Library and More in New PyTorch Lightning Release
https://www.kdnuggets.com/2020/07/pytorch-multi-gpu-metrics-library-pytorch-lightning.html
