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

Red:Machinelearning Rusia1 281 Tecnologías y Aplicaciones326...

📈 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 293 602 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 293 602 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.

293 602

Suscriptores

-24924 horas

-1 5267 días

-6 46430 días

21 989

Visitas de la publicación

~ 16 76524 horas

~ 18 67648 horas

7.49%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

293 536

🎨 Colorization Transformer by Google 💻 Github: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/coltran 📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2102.04432v1 🌐 Pre-trained model: https://console.cloud.google.com/storage/browser/gresearch/coltran;tab=objects?pli=1&prefix=&forceOnObjectsSortingFiltering=false @ai_machinelearning_big_data

293 536

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/NLh4/

293 536

MeInGame: Create a Game Character Face from a Single Portrait Github : https://github.com/FuxiCV/MeInGame Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02371v1 Demo: https://www.youtube.com/watch?v=597cvKOegfE&feature=youtu.be&ab_channel=EdwardLin @ai_machinelearning_big_data

293 536

Грант до 1 000 000 рублей на разработку проекта в сфере машинного обучения Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта завоёвывают мир: каждый день появляются новые идеи и проекты. Как оторваться от конкурентов? Много экспериментировать, быстро работать и выпускать решения на рынок. Если у вас есть идея революционного продукта, но вы не знаете, какая платформа лучше справится с вашими задачами, обратите внимание на ML SPACE от SberCloud — единственный в мире сервис на базе суперкомпьютера Christofari c распределённым обучением на 1000+ GPU. ▫️В платформу интегрированы все популярные фреймворки и библиотеки для ML-разработки — просто берите и пользуйтесь. ▫️ Деплой моделей в три клика и запуск распределённых задач на кластер целиком позволяют сократить time to market: дни вместо недель, минуты вместо дней. ▫️ Платите по схеме Pay as you go — только за ресурсы, которыми пользуетесь. Сейчас попробовать и оценить преимущества ML SPACE можно бесплатно. SberCloud предоставляет гранты до 1 000 000 рублей компаниям, создающим AI и ML продукты. По ссылке можно узнать больше о возможностях ML SPACE для бизнеса и оставить заявку. Количество грантов ограничено.

293 536

Only a Matter of Style: Age Transformation Using a Style-Based Regression Model Github: https://github.com/yuval-alaluf/SAM Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02754v1 @ai_machinelearning_big_data

293 536

Knover allows researchers and developers efficient training/inference of large-scale dialogue generation models. Github: https://github.com/PaddlePaddle/Knover Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02096v1 @ai_machinelearning_big_data

293 536

WeNet open source, production first and production ready end-to-end (E2E) speech recognition toolkit Github: https://github.com/mobvoi/wenet Paper: https://arxiv.org/abs/2102.01547v1 Tutorial: https://github.com/mobvoi/wenet/blob/main/docs/tutorial.md @ai_machinelearning_big_data

293 536

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/Yxtjs/

293 536

👁 TRANSFER LEARNING FOR COMPUTER VISION TUTORIAL WITH PYTORCH TUTORIAL: https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html Github: https://github.com/pytorch/tutorials/blob/master/beginner_source/transfer_learning_tutorial.py @ai_machinelearning_big_data

293 536

📣Начните осваивать математику для Data Science на практике уже 10 февраля на демо-уроке «Статистическая зависимость». За 2 часа вместе с преподавателем Александром Горяиновым вы разберете разные виды зависимостей между количественными и номинальными признаками, научитесь не путать статистическую зависимость с причинно-следственной, узнаете о методах выявления статистических зависимостей. ⚡️Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Math for Data Science». Для обучения достаточно школьных знаний математики. Чтобы зарегистрироваться на занятие, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/65lS/

293 536

TFX Estimator Component Tutorial https://tensorflow.google.cn/tfx/tutorials/tfx/components Code: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/tutorials/tfx/components.ipynb @ai_machinelearning_big_data

293 536

Вот и подошла к концу самая эпичная битва зимы! ⚔️ Финал чемпионата для дата-сайентистов Alfa Battle 2.0. - присоединяйтесь на утренний кофе с победителями и всеми причастными к громкому событию в it-индустрии 💥 Мы собрали для вас содержательный и яркий видеоподкаст: ✔️Победители раскроют свои секреты эффективного подхода к решению задач чемпионата ✔️Организаторы поделятся инсайтами “Как создавать задачи со звездочками” ✔️Жюри выберет лучшие открытые решения ✔️Раскроем карты “Как попасть на стажировку в компании Альфа-Групп” 📍 https://www.youtube.com/watch?v=A7ha6mRUnhc

293 536