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 276 689 suscriptores, ocupando la posición 335 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 376 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 276 689 suscriptores.
Según los últimos datos del 01 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -1 742, y en las últimas 24 horas de -86, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.42%. 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 23 292 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 961 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 364.
- 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 02 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.
276 689
Suscriptores
-8624 horas
-7617 días
-1 74230 días
Archivo de publicaciones
276 689
+2StackLLaMA: A hands-on guide to train LLaMA with RLHF
In this post, we went through the entire training cycle for RLHF, starting with preparing a dataset with human annotations.
В этой статье блога мы покажем все этапы обучения модели LlaMa для ответов на вопросы на Stack Exchange с RLHF.
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/blog/stackllama
⏩ Demo: https://huggingface.co/spaces/philschmid/igel-playground
💨 Dataset: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/stack-exchange-preferences
📌 Paper: https://arxiv.org/abs/2302.13971
ai_machinelearning_big_data
276 689
Компьютерное зрение — технология, которая превращает настоящее в будущее. Уже сейчас ИИ с нами каждый день — направляет роботов-пылесосов и снимает блокировку телефона по FaceID. А в ближайшие 20 лет, по прогнозам экспертов, мы сможем легко купить себе беспилотный автомобиль, прокатиться на поезде без машиниста или получить диагноз от ИИ в районной больнице.
Если у вас есть опыт в Data Science — научитесь обучать CV-модели и работайте с передовыми технологиями. Для этого Яндекс Практикум запускает курс «Компьютерное зрение на базе нейронных сетей».
В программе — «три кита» компьютерного зрения: классификация, детекция и сегментация. За 3 месяца вы обучите модели, которые умеют:
— определять границы и сетку для пазла Судоку,
— узнавать настроение человека по фотографии;
— выявлять элементы дорожного движения для беспилотного автомобиля.
— сегментировать спутниковые снимки, чтобы определять местоположение объекта.
Вы освоите полный цикл работы с CV-моделями с нуля до релиза. А ещё — будете учиться у наставников — экспертов в области компьютерного зрения.
Записывайтесь в первый поток и работайте над технологиями, о которых писали фантасты.
276 689
Segment Anything
The Segment Anything Model (SAM) produces high quality object masks from input prompts such as points or boxes, and it can be used to generate masks for all objects in an image.
Новая модель от Meta - Segment Anything, нейросеть, которая в один клик может вырезать любой объект из фото или видео.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/segment-anything
⭐️ Project: https://segment-anything.com/
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.02643v1
💨 Dataset: https://segment-anything.com/dataset/index.html
ai_machinelearning_big_data
276 689
+1WeakTr: Exploring Plain Vision Transformer for Weakly-supervised Semantic Segmentation
🖥 Github: https://github.com/hustvl/weaktr
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.01184v1
💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
ai_machinelearning_big_data
276 689
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
276 689
⭐️ HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace
Language serves as an interface for LLMs to connect numerous AI models for solving complicated AI tasks!
Система, использующая LLM (например, ChatGPT) для подключения различных моделей ИИ в сообществах машинного обучения (например, HuggingFace) для решения задач ИИ.
🖥 Github: https://github.com/dbolya/tomesd
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17604v1
ai_machinelearning_big_data
276 689
⚡️Token Merging for Stable Diffusion
Token Merging (ToMe) speeds up transformers by merging redundant tokens, which means the transformer has to do less work.
Используя только чистый python и pytorch, Token Merging для SD ускоряет генерацию изображений в 2 раза, за счет объединения лишних токенов.
pip install tomesd
🖥 Github: https://github.com/dbolya/tomesd
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17604v1
💨 Blog: https://research.facebook.com/blog/2023/2/token-merging-your-vit-but-faster/
ai_machinelearning_big_data276 689
Пока вы тренируете ИИ, чтобы совершенствовать навыки, развивать науку, создать стартапы, другие тренируют его, чтобы украсть ваши идеи, код, криптоактивы, деньги со счетов - выкрасть все, что имеет хоть какую-либо ценность.
Или вы думаете, что ребята из Северной Кореи тренируют ИИ, чтобы он про Ким Чен Ыну оды писал? На даркнет площадках уже вовсю идет работа по использованию ИИ в сложных атаках на простых пользователей.
Ваша задача не только заработать, но и не потерять. Удивительно, но ИИ, который используется злоумышленниками, можно использовать и для защиты данных. Мы будем говорить обо всем этом на CyberWeekend, с 5 по 15 апреля. И мы ждем тебя, мероприятие бесплатное, подписывайся на канал и будь в курсе событий.
276 689
vid2vid-zero for Zero-Shot Video Editing
We propose vid2vid-zero, a simple yet effective method for zero-shot video editing.
Мы предлагаем vid2vid-zero, простой, но эффективный метод редактирования видео.
🖥 Github: https://github.com/baaivision/vid2vid-zero
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17599v1
💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sounddescs
ai_machinelearning_big_data
276 689
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
276 689
WavCaps: A ChatGPT-Assisted Weakly-Labelled Audio Captioning Dataset for Audio-Language Multimodal Research
Propose a three-stage processing pipeline for filtering noisy data and generating high-quality captions, where ChatGPT.
Конвейер обработки для фильтрации зашумленных данных и создания высококачественных титров, где ChatGPT.
🖥 Github: https://github.com/xinhaomei/wavcaps
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17395v1
💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sounddescs
ai_machinelearning_big_data
276 689
⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning
🔓 Вырвитесь из однотипных задач. Освойте продвинутые подходы.
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.
⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.
Протестируйте обучение на открытом уроке:
✅ Байесовское А/B-тестирование — https://otus.pw/peDS/
🖌ПРОЙТИ ТЕСТ:
https://otus.pw/dXVx/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru
276 689
3D Line Mapping Revisited
LIMAP is a toolbox for mapping and localization with line features.
Интерфейсы для различных геометрических операций над 2D/3D линиями.
🖥 Github: https://github.com/cvg/limap
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17504v1
💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hypersim
ai_machinelearning_big_data
276 689
Системная и бизнес-аналитика: чем занимаются специалисты этого направления в банке? Узнаешь на лекции Digital Лектория Газпромбанк.Тех.
Александр Чунаев, Head профессии по системному анализу в розничном блоке, расскажет:
— чем уникальна работа системного и бизнес-аналитика в крупной компании
— какие компетенции и навыки необходимы востребованным специалистам
— что из терминологии и инструментов аналитики является основным стеком бизнес-аналитиков
— как выглядит карьерный путь в сфере аналитики.
Когда: 7 апреля, 16:00 (по МСК)
Регистрируйся на вебинар — s.gpb.ru/m/xt9YoS5DI
И готовь вопросы спикеру: авторы трех самых интересных получат памятный приз от Газпромбанк.Тех!
276 689
DPF: Learning Dense Prediction Fields with Weak Supervision
🖥 Github: https://github.com/cxx226/dpf
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.16890v1
💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/pascal-context
ai_machinelearning_big_data
276 689
🔉 Три темы, которые затронут на апрельском Дзен-митапе про рекомендательные системы:
1. Факторизация: как обучить её в реальном времени и перенести с ALS на SGD;
2. Как сэкономить вычислительные ресурсы во время обучения рекомендательных систем;
3. Как улучшить рекомендации и способы отбора кандидатов для пользователя.
После докладов участников ждут ML-квиз и афтепати, на котором можно будет познакомиться с единомышленниками. Митап начнется 13 апреля в 19:00 в московском офисе Дзена.
Переходите по ссылке и регистрируйтесь
276 689
AutoAD: Movie Description in Context
MAD: A Scalable Dataset for Language Grounding in Videos from Movie Audio Descriptions.
MAD - это масштабный набор данных, собранный из аудиоописаний фильмов.
🖥 Github: https://github.com/Soldelli/MAD
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.16899v1
💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lsmdc
ai_machinelearning_big_data
276 689
Intern Meetup Week в Яндексе 🎉
С 17 по 20 апреля в Яндексе пройдёт неделя митапов для начинающих разработчиков. Будет доступен офлайн и онлайн формат.
19 апреля состоится митап для направлений ML и аналитика.
Регистрация по ссылке: https://clck.ru/33qW5b
В программе лекции экспертов о технологиях, общение с руководителями команд и рекрутерами, нетворкинг и подарки.
При отборе на митапы у вас есть шанс получить приглашение на пробное собеседование на стажировку в Яндекс 🔥
📆Когда: 19 апреля 18:00 - 21:30, сбор гостей с 17:30
🌐Где: офис Яндекса, ул. Льва Толстого, 16, м.Парк Культуры и трансляция онлайн
Все подробности и регистрация по ссылке: https://clck.ru/33qW5b
А чтобы быть в курсе всех новостей Young&&Yandex, подписывайтесь на чат-бот.
276 689
One-Stage 3D Whole-Body Mesh Recovery with Component Aware Transformer
🖥 Github: https://github.com/IDEA-Research/OSX
⏩ Paper: http://arxiv.org/abs/2303.16160
⭐️ Project: https://osx-ubody.github.io/
💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/expose
ai_machinelearning_big_data
276 689
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
