¡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 293 399 suscriptores, ocupando la posición 326 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 283 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 293 399 suscriptores.
Según los últimos datos del 03 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 469, y en las últimas 24 horas de -218, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.32%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.77% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 487 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 937 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 169.
- 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 04 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.
293 399
Suscriptores
-21824 horas
-1 5287 días
-6 46930 días
Archivo de publicaciones
293 412
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
293 412
Adversarial NLI: A New Benchmark for Natural Language Understanding
Facebook introduced a new large-scale NLI benchmark dataset, collected via an iterative, adversarial human-and-model-in-the-loop procedure
https://ai.facebook.com/research/publications/adversarial-nli-a-new-benchmark-for-natural-language-understanding/
Dataset: https://github.com/facebookresearch/anli
Paper: https://arxiv.org/abs/1910.14599
@ai_machinelearning_big_data
293 412
Компьютерное зрение против нежелательного видеоконтента
Хотите узнать о практических кейсах применения computer vision и machine learning? Тогда подключайтесь к нашему онлайн-митапу МТС и КРОК 8 июля в 19:00.
Участие бесплатно, регистрация по ссылке https://crocedu.timepad.ru/event/1339663/
Мы расскажем про:
- анализ выкладки товаров на витринах в салонах МТС;
- классификацию текстов узконаправленной тематики в условиях малого - количества данных;
- детектирование нежелательного контента в видеопотоке;
- калибровку камеры для адаптации существующих детекторов к различным условиям.
293 412
9 Key Machine Learning Algorithms Explained in Plain English
https://www.freecodecamp.org/news/a-no-code-intro-to-the-9-most-important-machine-learning-algorithms-today/
293 412
30 Largest TensorFlow Datasets for Machine Learning
https://lionbridge.ai/datasets/tensorflow-datasets-machine-learning/
293 412
SpineNet: A Novel Architecture for Object Detection Discovered with Neural Architecture Search
https://ai.googleblog.com/2020/06/spinenet-novel-architecture-for-object.html
Paper: https://arxiv.org/abs/1912.05027
293 412
Unsupervised Discovery of Object Landmarks via Contrastive Learning
Approach is motivated by the phenomenon of the gradual emergence of invariance in the representation hierarchy of a deep network.
https://people.cs.umass.edu/~zezhoucheng/contrastive_landmark/
Code: https://github.com/cvl-umass/ContrastLandmark
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.14787
293 412
А вы знаете, что самые высокооплачиваемые вакансии на удаленке это IT & Digital?
Канал @hiddengurus ежедневно подготавливает выборку таких топовых позиций специально для вас.
После подписки вы получите:
- Свежие вакансии прямиком от работодателей.
- Возможность принять участие в крутых проектах из США, Европы, РФ и Латинской Америки.
- Возможность прокачать свой скилл, и стать настоящим гуру.
- Царскую ЗП до 10000$/месяц.
- Шанс работать из любой точки мира, когда удобно вам!
Подписывайтесь на канал @hiddengurus - это шанс изменить вашу жизнь!
Подписаться
293 412
Extracting the main trend in a dataset: the Sequencer algorithm
The Sequencer is an algorithm that attempts to reveal the main sequence in a dataset, if it exists.
http://sequencer.org/
Github: https://github.com/dalya/Sequencer
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.13948v1
293 412
Computer Vision using Tensorflow
https://levelup.gitconnected.com/computer-vision-using-tensorflow-946718d3c123
Full Code can be found on my Github
293 412
Enhance your TensorFlow Lite deployment with Firebase
https://blog.tensorflow.org/2020/06/enhance-your-tensorflow-lite-deployment-with-firebase.html
293 412
The NetHack Learning Environment
The NetHack Learning Environment (NLE) is a Reinforcement Learning environment based on NetHack 3.6.6. NLE is designed to provide a standard RL interface to the game, and comes with tasks that function as a first step to evaluate agents on this new environment.
Github: https://github.com/facebookresearch/nle
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.13760v1
Project: https://nethack.org/
293 412
Introducing a New Privacy Testing Library in TensorFlow
https://blog.tensorflow.org/2020/06/introducing-new-privacy-testing-library.html
Github: https://github.com/tensorflow/privacy
293 412
Свежая подборка из мира новостей по искусственному интеллекту, Big Data и машинному обучению. Переходи по ссылке и будь в курсе всего, что происходит в России и мире. Не оставайся в стороне от историй, за которыми будущее.
https://t.me/bolshiedannye
293 412
Denoising Diffusion Probabilistic Models
Рigh quality image synthesis results using diffusion probabilistic models, a class of latent variable models inspired by considerations from nonequilibrium thermodynamics.
https://hojonathanho.github.io/diffusion/
Github: https://github.com/hojonathanho/diffusion
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.11239
293 412
Machine Learning in Dask
In this article you can learn how Dask works with a huge dataset on local machine or in a distributed manner.
https://www.kdnuggets.com/2020/06/machine-learning-dask.html
293 412
The Most Important Fundamentals of PyTorch you Should Know
https://blog.exxactcorp.com/the-most-important-fundamentals-of-pytorch-you-should-know/
Code: https://github.com/tirthajyoti/PyTorch_Machine_Learning
293 412
Data-Efficient GANs with DiffAugment
Differentiable Augmentation (DiffAugment), a simple method that improves the data efficiency of GANs by imposing various types of differentiable augmentations on both real and fake samples.
Github: https://github.com/mit-han-lab/data-efficient-gans
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.10738
Training code: https://github.com/mit-han-lab/data-efficient-gans/tree/master/DiffAugment-stylegan2
293 412
SimCLR - A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
The findings described in this paper can potentially be harnessed to improve accuracy in any application of computer vision where it is more expensive or difficult to label additional data than to train larger models.
Github: https://github.com/google-research/simclr
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.10029
