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 276 197 suscriptores, ocupando la posición 336 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 374 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 276 197 suscriptores.
Según los últimos datos del 05 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -2 229, y en las últimas 24 horas de -129, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.04%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.20% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 22 218 visualizaciones. En el primer día suele acumular 17 137 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 330.
- 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 06 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.
276 197
Suscriptores
-12924 horas
-8177 días
-2 22930 días
Archivo de publicaciones
276 228
🔥 Хардкорный тест по Machine Learning
🚀 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning Professional» от OTUS и его партнера — Сбера.
🔶 ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ
Успейте на онлайн-курс «Machine Learning Professional» и уже через 5 месяцев вы получите сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
Время прохождения теста ограниченно 20 минут
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ
https://otus.pw/BWoP/
276 228
🔻 AdaptFormer: Adapting Vision Transformers for Scalable Visual Recognition
Github: https://github.com/ShoufaChen/AdaptFormer
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.13535v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/something-something-v2
@ai_machinelearning_big_data
276 228
Перед вами лежат 4 карты. Вам достоверно известно, что на одной стороне карточек всегда цифра, а на другой — буква русского алфавита. Вам говорят, что если на одной стороне чётная цифра, то на другой — согласная буква.
❓Какие карты минимально нужно перевернуть, чтобы…
Это задача с собеседования для IT-специалистов, сможете решить? Полную задачу ищите по ссылке. А ответ здесь.
В телеграм-канале SkillFactory собраны и другие материалы для развития карьеры в IT. Присоединяйтесь.
276 228
🟢 Green Hierarchical Vision Transformer for Masked Image Modeling
Github: https://github.com/layneh/greenmim
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.13515v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
276 228
📍 Perturbation Augmentation for Fairer NLP
Responsible NLP projects from Meta AI.
Github: https://github.com/facebookresearch/responsiblenlp
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.12586v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/glue
@ai_machinelearning_big_data
276 228
Майские праздники прошли и настала рабочая пора!
28 мая в Штаб Квартире билайна пройдёт первый data engineering weekend offer — все этапы собеседования сразу в один день: ты расскажешь о себе, проверишь свои технические знания, узнаешь какие продукты разрабатывает билайн.
Чтобы ожидание каждого этапа не было скучным, ты сможешь пообщаться с экспертами рынка, посмотреть последние митапы сообщества и познакомиться с командой в неформальной обстановке. Ощути атмосферу билайн!
Ждём на первом data engineering weekend offer и желаем удачи!псс… у сообщества DE проходят завтраки в офисе с хот-догами и горячими сэндвичами!
Получить оффер: https://clck.ru/hGweQ
276 228
⚙️ Time-series Transformer Generative Adversarial Networks
Github: https://github.com/jsyoon0823/TimeGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.11164v1
Stock data: https://finance.yahoo.com/quote/GOOG/history
Energy data: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Appliances+energy+prediction
@ai_machinelearning_big_data
276 228
🟣 Хотите узнать, как научить компьютер понимать текст?
На открытом уроке соберите свою NLP-модель, способную распознавать эмоциональную окраску текста.
⏰ 25 мая в 18:00
Урок пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional», разработанного совместно со Сбером.
🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА
Сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
👉 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
https://otus.pw/9ljx/
276 228
Imagen unprecedented photorealism × deep level of language understanding From Google
Home: https://gweb-research-imagen.appspot.com/
Paper: https://gweb-research-imagen.appspot.com/paper.pdf
276 228
📝 Automated Crossword Solving
Pretrained models, precomputed FAISS embeddings, and a crossword clue-answer dataset.
Github: https://github.com/albertkx/berkeley-crossword-solver
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.09665v1
Dataset: https://www.xwordinfo.com/JSON/
@ai_machinelearning_big_data
276 228
immers.cloud предлагает виртуальные серверы с посекундной тарификацией для решения задач искусственного интеллекта с видеокартами Tesla (V100, A10, T4) и RTX (2080Ti, 3090, 3080, A5000) от 29 ₽ в час.
Арендуйте мощные серверы с видеокартами Nvidia Tesla или RTX на любой срок и с любым бюджетом.
Тарификация посекундная, минимальная сумма пополнения баланса — 100 ₽.
Список всех GPU-конфигураций и цены доступны по ссылке.
Зарегистрируйтесь по ссылке и получите бонус +20% к первому платежу.
Техническая поддержка доступна 24/7 — @immerscloudsupport
276 228
☠️ PYSKL: Towards Good Practices for Skeleton Action Recognition
Skeleton-based action recognition
Github: https://github.com/kennymckormick/pyskl
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.09443v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/finegym
@ai_machinelearning_big_data
276 228
🧍♂ AvatarCLIP: Zero-Shot Text-Driven Generation and Animation of 3D Avatars
Github: https://github.com/hongfz16/avatarclip
Colab demo: https://colab.research.google.com/drive/1dfaecX7xF3nP6fyXc8XBljV5QY1lc1TR?usp=sharing
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.08535v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/amass
Instructions: https://github.com/hongfz16/AvatarCLIP/blob/main/Avatar2FBX/README.md
@ai_machinelearning_big_data
276 228
День открытых дверей направления «Анализ данных»
Зарегистрироваться
23 мая 17:00 (мск)
Бесплатное мероприятие для тех, кто хочет получить новую профессию и работать с данными.
Яндекс Практикум помогает людям расти — на работе и в жизни. У нас вы можете получить новую специальность и найти работу с помощью нашего карьерного центра. Одно из образовательных направлений Практикума — «Анализ данных».
23 мая на Дне открытых дверей мы расскажем, как устроена сфера анализа данных, какие профессии в ней существуют, на что стоит обратить внимание, выбирая специальность, как учиться и не бросать и как потом найти работу. На протяжении всей трансляции вы сможете задавать выступающим экспертам свои вопросы.
276 228
☑️ TorchSSL
A Pytorch-based toolbox for semi-supervised learning.
Code: https://github.com/torchssl/torchssl
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.07246v1
Logs and weights: https://onedrive.live.com/?authkey=%21AJ%2DwKMa%2DENcbk1s&id=AF426F3217F6565A%213488&cid=AF426F3217F6565A
@ai_machinelearning_big_data
276 228
Значительно снизить расходы на приобретение нового оборудования и справиться с дефицитом IT-инфраструктуры помогут облачные сервисы. Ваши данные будут надежно защищены в отказоустойчивом ЦОД TIER III в Москве.
☁️Облако за 990 руб. в месяц! Держим цены 2021 года - убедитесь сами с помощью калькулятора.
Мы предлагаем облачные сервисы для бизнеса:
• корпоративная почта,
• 1С в облаке,
• хранение и резервное копирование данных,
• платформа для совместной работы с документами,
• информационная безопасность,
• вычислительные ресурсы по моделям IaaS/PaaS.
Оформите бесплатный тестовый доступ на нашем сайте.
Приглашаем к сотрудничеству в рамках партнерской программы.
📞 Тел: +7 (495) 789-4135
🌏 Сайт: https://nubes.ru/
276 228
Ищем Lead Data Engineer в команду PREDICTO. Будем разрабатывать CDP (costumer data platform), для сегментации пользователей на аудитории и многих других интересных задач.
📍в классном офисе в Москве/частично удаленно.
📍белая ЗП или ИП от 300 до 600К.
📍большой датасет, интересные задачи, возможность влиять на продукт.
✅Что нужно делать:
• Будешь ответственен за все вопросы разработки.
• Формировать и управлять командой Data Engineer при разработке и эксплуатации продукта.
• Принимать непосредственное участие в разработке продукта.
• Прорабатывать архитектурное решение для продукта.
• Совместно с фаундерами участвовать в обсуждении бизнес целей и задач.
🧠 Чего ждём:
• Опыт работы с облаками, построение и эксплуатация облачных решений.
• Опыт работы с большими объемами данных.
• Опыт управления командой ИТ специалистов.
✅ Опционально:
• Опыт решения на базе Яндекс.Облако.
• Опыт по работе с данными Clickstream.
• Опыт работы с ML.
Интересна вакансия? Пиши Анастасии в тг: @fedosovaAS276 228
👀 Sockeye
Sockeye is an open-source sequence-to-sequence framework for Neural Machine Translation built on PyTorch.
Code: https://github.com/awslabs/sockeye
Tutorial: https://github.com/awslabs/sockeye/blob/main/docs/tutorials/wmt_large.md
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.06618v1
@ai_machinelearning_big_data
276 228
Постройте систему обработки, хранения и аналитики больших данных с помощью сервисов Selectel.
Самостоятельно соберите решение под ваши задачи или пользуйтесь экспертизой наших специалистов.
Решать задачи анализа данных с сервисами Selectel — удобно:
— В @Selectel есть конфигурации серверов и виртуальных машин, которые уже готовы к работе. Если вам нужен сервер нестандартной конфигурации — мы соберем его максимум за 5 рабочих дней.
— Вам не нужно покупать и содержать собственные серверы. Пользуясь услугами Selectel, вы платите за арендованные ресурсы, а мы контролируем безопасность и работоспособность оборудования.
— Арендуйте серверы и межсетевые экраны в аттестованной инфраструктуре Selectel, чтобы соответствовать требованиям российских законов.
Оставьте заявку, мы свяжемся с вами в течение рабочего дня и поможем интегрировать систему в ваш бизнес: https://slc.tl/57iqg
276 228
Group R-CNN for Point-based Weakly Semi-supervised Object Detection
Instance-aware representation learning which consists of instance-aware feature enhancement and instance-aware parameter generation to overcome this issue.
Code: https://github.com/jshilong/grouprcnn
Installation: https://mmdetection.readthedocs.io/en/v2.18.1/get_started.html#installation
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.05920v1
Task: https://paperswithcode.com/task/object-detection
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
