¡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 294 532 suscriptores, ocupando la posición 330 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 280 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 294 532 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 398, y en las últimas 24 horas de -188, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.71%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.45% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 22 724 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 062 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 175.
- 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 29 junio, 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.
294 532
Suscriptores
-18824 horas
-1 5807 días
-6 39830 días
Archivo de publicaciones
294 481
🔥 10 Free Machine Learning Courses from Top Universities
Топ бесплатных курсов машинного обучения от лучших университетов мира
1. Introduction to Machine Learning - UC Berkeley
2. Introduction to Machine Learning - Carnegie Mellon University
3. Machine Learning - Stanford University
4. Machine Learning & Data Mining - Caltech
5. Learning from Data - Caltech
6. Machine Learning for Intelligent Systems - Cornell University
7. Large Scale Machine Learning - University of Toronto
8. Machine Learning with Large Datasets - Carnegie Mellon University
9. Foundations of Machine Learning and Statistical Inference - Caltech
10. Algorithmic Aspects of Machine Learning - MIT
ai_machinelearning_big_data
294 481
В последнее время только и разговоров, что о нейросетях. Кто-то боится, что AI заберёт у них работу, а кто-то с его помощью повышают свою эффективность. Каждый, кто использует нейронки, уже немного приблизился к новой профессии. Мы ещё не знаем, как она будет называться. Но никто не мешает проявить фантазию: лид продуктового направления по ML ВКонтакте Иван Самсонов дал ей кодовое название — погонщик нейросетей.
Заглядывайте в статью и узнайте, как поймать волну перемен: вас ждёт большая подборка инструментов и небольшой туториал, как уже сейчас можно использовать их в работе.
📌Хабр: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/738776/
ai_machinelearning_big_data
294 481
Introducing BERTopic Integration with the Hugging Face Hub
BERTopic provides a powerful tool for users to uncover significant topics within text collections, thereby gaining valuable insights.
BERTopic - это современная библиотека Python, которая упрощает процесс моделирования тем, используя различные трансформеры и c-TF-IDF для создания кластеров на основе плотности, позволяющих легко интерпретировать темы, сохраняя при этом важные слова в описаниях тем.
pip install bertopic
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/blog/bertopic
🖥 Github: https://github.com/MaartenGr/BERTopic
⏩ Colab: https://colab.research.google.com/#fileId=https://huggingface.co/spaces/davanstrien/blog_notebooks/blob/main/BERTopic_hub_starter.ipynb
📌 Docs: https://maartengr.github.io/BERTopic/getting_started/quickstart/quickstart.html
ai_machinelearning_big_data
294 481
Introducing BERTopic Integration with the Hugging Face Hub
BERTopic provides a powerful tool for users to uncover significant topics within text collections, thereby gaining valuable insights.
BERTopic - это современная библиотека Python, которая упрощает процесс моделирования тем, используя различные трансформеры и c-TF-IDF для создания кластеров на основе плотности, позволяющих легко интерпретировать темы, сохраняя при этом важные слова в описаниях тем.
pip install bertopic
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/blog/bertopic
🖥 Github: https://github.com/MaartenGr/BERTopic
⏩ Colab: https://colab.research.google.com/#fileId=https://huggingface.co/spaces/davanstrien/blog_notebooks/blob/main/BERTopic_hub_starter.ipynb
📌 Docs: https://maartengr.github.io/BERTopic/getting_started/quickstart/quickstart.html
ai_machinelearning_big_data
294 481
Платформа Sber Process Mining заменит иностранную процессную аналитику для внутреннего аудита X5 Group. Процесс перехода уже состоялся и специалисты X5 продолжат автоматизировать проверки соответствия бизнес-процессов установленным нормативам и тестирование контрольных процедур на российском программном обеспечении.
Плюсы от перехода на платформу Sber Process Mining для X5 Group:
✅Отечественное ПО — снижение зависимости от западных вендоров
✅Сохранение возможности регулярного тестирования контрольных процедур на больших объемах данных
✅Быстрый поиск отклонений и нарушений, в том числе недоступных для выявления традиционными средствами
✅Встроенные инструменты машинного обучения
✅ Может применяться для оптимизации любых процессов с цифровыми следами
«Мы гордимся нашим сотрудничеством с X5 Group. Это отличный пример синергии, которая позволила нам совместно решить амбициозную задачу по вендерозамещению решения от лидера мирового рынка. Глубокая экспертиза коллег и качественная обратная связь позволили нам вывести платформу Sber Process Mining на уровень лучших мировых практик», — заявил вице-президент Сбера Тарас Скворцов.
Подробности:
https://platformv.sber.ru/products/sber-process-mining
294 481
🔥 GPT4Tools: Teaching LLM to Use Tools via Self-instruction
GPT4Tools is a centralized system that can control multiple visual foundation models. It is based on Vicuna (LLaMA), and 71K self-built instruction data.
GPT4Tools - это интеллектуальная система, которая может автоматически принимать решения, управлять и использовать различные визуальные модели, позволяя пользователю взаимодействовать с изображениями во время диалога с Chatgpt.
🖥 Github: https://github.com/stevengrove/gpt4tools
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.18752v1
📌 Project: https://gpt4tools.github.io/
ai_machinelearning_big_data
294 481
Хотите работать ML-инженером в Тинькофф, Яндекс, ВКонтакте, Ozon или другой крупной IT-компании?
Освоить всю необходимую базу для получения оффера можно за 7 месяцев на курсе Start ML.
Вы на практике узнаете как ML-алгоритмы работают под капотом, научитесь обучать
модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на бизнес и продукт с помощью статистики и A/B-тестов — всё под руководством опытных специалистов из Райффайзен и Яндекс.
Курс даст всё необходимое, чтобы уверенно пройти собеседование на позицию Junior ML-специалиста и уже с первых дней быстро расти и приносить компании пользу. С поиском вакансий и трудоустройством обязательно поможем.
Новый поток стартует уже 8 июня, а по промокоду MLBIGDATA21 для вас действует скидка 5%. Присоединяйтесь!
[Зарегистрироваться]
294 481
🦙 BigTrans 🚀
BigTrans which adapts LLaMA that covers only 20 languages and enhances it with multilingual translation capability on more than 100 languag
Предварительные эксперименты по многоязычному переводу показывают, что BigTrans сравним с ChatGPT и Google Translate на многих языках и даже превосходит ChatGPT в 8 языковых парах.
🖥 Github: https://github.com/ZNLP/BigTrans/tree/main
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.18098v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/flores-200
ai_machinelearning_big_data
294 481
Нейронки уже безвозвратно изменили айти. В этом году только ленивый не написал, что вставьте название профессии сюда скоро заменит ChatGPT.
Как реально ИИ отразится на работе программиста и как в системе, где нейросеть за секунды может сгенерировать простой код, выживать джунам, пишут в телеграм-канале Skolkovo LIVE.
А еще они объясняют базу для стартаперов и рассказывают про нестыдные российские проекты, подпишитесь.
294 481
+1🖥 A Practical Toolkit for Multilingual Question and Answer Generation
Multilingual/multidomain question generation datasets, models, and python library for question generation.
lmqg - это библиотека python для генерации вопросов и ответов (QAG) с помощью языковых моделей (LM).
🖥 Github: https://github.com/asahi417/lm-question-generation
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.17416v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/squad
ai_machinelearning_big_data
294 481
Стань лучшим на онлайн-хакатоне PROFBUH HACKATHON | JUNE 🏆
Открыта регистрация на онлайн-хакатон от компании Профбух и Акселератора Возможностей!
Кейс:
🔹Автоматическое создание текстовых публикаций на основе записанного видео.
Даты хакатона:
23 – 25 июня 2023 года
Дедлайн регистрации:
19 июня 23:59
Регистрация и подробности - https://clck.ru/34WoFU
Кому подходит хакатон?
🔸Студентам, разработчикам, дизайнерам, продакт-менеджерам и аналитикам.
Что нужно будет сделать?
🔸Разработать web-систему для автоматического создания уникальных статей на основе видео из YouTube.
Что тебя ждёт?
🔹2 дня в онлайн-формате
🔹встречи с экспертами, мастер-классы и питчи
🔹крутой командный проект и интересный кейс в резюме
🔹призовой фонд – 300.000₽
Регистрируйся, решай кейс и выигрывай призы!🏆
294 481
Large Language Models as Tool Makers
In this work, we take an initial step towards removing this dependency by proposing a closed-loop framework, referred to as LLMs A s Tool Makers (LATM), where LLMs create their own reusable tools for problem-solving.
Фреймворк для работы с большими языковыми моделями для создатния инструментов и скриптов на Python.
🖥 Github: https://github.com/ctlllll/llm-toolmaker
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2305.17126v1.pdf
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/big-bench
ai_machinelearning_big_data
294 481
Стань лучшим на онлайн-хакатоне PROFBUH HACKATHON | JUNE 🏆
Открыта регистрация на онлайн-хакатон от компании Профбух и Акселератора Возможностей!
Кейс:
🔹Автоматическое создание текстовых публикаций на основе записанного видео.
Даты хакатона:
23 – 25 июня 2023 года
Дедлайн регистрации:
19 июня 23:59
Регистрация и подробности - https://clck.ru/34WoFU
Кому подходит хакатон?
🔸Студентам, разработчикам, дизайнерам, продакт-менеджерам и аналитикам.
Что нужно будет сделать?
🔸Разработать web-систему для автоматического создания уникальных статей на основе видео из YouTube.
Что тебя ждёт?
🔹2 дня в онлайн-формате
🔹встречи с экспертами, мастер-классы и питчи
🔹крутой командный проект и интересный кейс в резюме
🔹призовой фонд – 300.000₽
Регистрируйся, решай кейс и выигрывай призы!🏆
294 481
Создай цифровой продукт вместе с государством и бизнесом и улучши качество жизни в Арктике
🏆 Участвуй в технологическом конкурсе «АРКТЕК ДАТА 2023» и создай цифровой продукт в области устойчивого развития за 2 месяца. Направления: экология, туризм, урбанизация. Подать заявку можно с готовым продуктом или создать с нуля.
У тебя будут:
✅ Реальные данные по Арктической зоне
✅ Встречи с экспертами
✅ Трекеры
✅ Онлайн-участие и оффлайн-финал
Принять участие могут студенты, молодые профессионалы и отраслевые эксперты, Data Science лаборатории, студии разработки IT-продуктов и стартапы. Состав команд от 3 до 5 человек.
💸 Призовой фонд 3 000 000 рублей.
Конкурс организован при поддержке Минвостокразвития России, МИД России, ФАНУ «Востокгосплан», госкорпорации «Росатом», компании МегаФон и геомаркетингового сервиса «Геоинтеллект».
❗️Регистрация открыта до 23:59 8 июня. https://clck.ru/34YPZN
294 481
+1Prompt-Free Diffusion: Taking "Text" out of Text-to-Image Diffusion Models
The performance of Text2Image is largely dependent on text prompts. In Prompt-Free Diffusion, no prompt is needed, just a reference images.
Prompt-Free Diffusion - это модель диффузии, которая принимает визуальные данные для генерации изображений без ввода текстовых промптов.
🖥 Github: https://github.com/shi-labs/prompt-free-diffusion
🔎 Demo: https://huggingface.co/spaces/shi-labs/Prompt-Free-Diffusion
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.16223v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
ai_machinelearning_big_data
294 481
+1🦖 Dynosaur: A Dynamic Growth Paradigm for Instruction-Tuning Data Curation
Dynosaur, a large-scale instruction tuning dataset obtained automatically with significantly lower generation costs.
Новый фреймворк для широкого спектра NLP задач для instruction tuning и генерации датсетов, при низких высчислительных затратах и высоком качетсве данных.
🖥 Github: https://github.com/wadeyin9712/dynosaur
🔎 Project: https://dynosaur-it.github.io/
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.14327
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
ai_machinelearning_big_data
294 481
QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
Model name Guanaco, outperforms all previous openly released models on the Vicuna benchmark, reaching 99.3% of the performance level of ChatGPT while only requiring 24 hours of finetuning on a single GPU.
QLoRA - эффективный метод файнтюнинга, который позволяет сократить использование памяти, чтобы произвести файнтюнинг модели с 65B параметрами на одном GPU 48 ГБ.
🖥 Github: https://github.com/artidoro/qlora
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.14314
⭐️ Demo: https://huggingface.co/spaces/uwnlp/guanaco-playground-tgi
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
ai_machinelearning_big_data
294 481
Как построить систему геоаналитики с применением ML
Решать аналитические бизнес-задачи с большим количеством значимых признаков помогает машинное обучение. Новая статья на Хабре предлагает рассмотреть примеры работы сервисов геоаналитики VK Predict и демонстрирует, какие модели машинного обучения используются при построении таких систем.
Читать статью: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/734102/
ai_machinelearning_big_data
294 481
EfficientSpeech: An On-Device Text to Speech Model
It generates mel spectrogram at a speed of 104 (mRTF) or 104 secs of speech per sec on an RPi4.
EfficientSpeech, или сокращенно ES, - это мощная нейронная модель преобразования текста в речь (TTS). I
🖥 Github: https://github.com/roatienza/efficientspeech
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.13905v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ljspeech
ai_machinelearning_big_data
294 481
До 5 июня идет прием заявок на Международную университетскую премию в области искусственного интеллекта “Гравитация”.
Организаторами премии выступают Президентская академия, Томский государственный университет и Ассоциация “Университетский консорциум исследователей больших данных” при поддержке МГУ и МФТИ.
Участвовать могут команды вузов – разработчики ИТ-решений и команды любых организаций, если их продукты имеют потенциал применения для университетов. Среди направлений – прорывные научные исследования и разработки, развитие алгоритмов и программных решений в области ИИ и больших данных, инновации в образовательном процессе и подготовке кадров и другие.
Оргкомитет премии и независимое жюри – отраслевые эксперты, представители органов публичной власти – в заочном формате выберут 9 лучших проектов. А 23 и 24 июня мы узнаем победителе!
Оставить заявку: https://gravitation.ai/
