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Machinelearning
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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 293 687 suscriptores, ocupando la posición 327 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 276 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 293 687 suscriptores.
Según los últimos datos del 01 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 444, y en las últimas 24 horas de -235, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.55%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.55% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 22 202 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 311 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 172.
- 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 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.
293 687
Suscriptores
-23524 horas
-1 5517 días
-6 44430 días
Archivo de publicaciones
293 650
🔍 TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection
Github: https://github.com/fcjian/TOOD
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.07755v2
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
293 650
🔍 TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection
Github: https://github.com/dvlab-research/panopticfcn
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.07755v2
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
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✔️ Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation
Github: https://github.com/dvlab-research/panopticfcn
Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.00720.pdf
Methods: https://paperswithcode.com/method/fcn
@ai_machinelearning_big_data
293 650
💡 X-modaler: A Versatile and High-performance Codebase for Cross-modal Analytics
Github: https://github.com/yehli/xmodaler
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08217v1
Project: https://xmodaler.readthedocs.io/en/latest/
@ai_machinelearning_big_data
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👁 MMOCR: A Comprehensive Toolbox for Text Detection, Recognition and Understanding
MMOCR is an open-source toolbox based on PyTorch and mmdetection for text detection, text recognition
Github: https://github.com/open-mmlab/mmocr
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.06543v1
Documentation: https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/
@ai_machinelearning_big_data
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⏺ Towards Interpretable Deep Metric Learning with Structural Matching
Github: https://github.com/wl-zhao/diml
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05889v1
RevisitDML: https://github.com/wl-zhao/diml
@ai_machinelearning_big_data
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Oriented R-CNN for Object Detection
Github: https://github.com/jbwang1997/OBBDetection
BboxToolkit: https://github.com/jbwang1997/BboxToolkit
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227
@ai_machinelearning_big_data
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🖊 Как внедряются элементы машинного обучения в службу поддержки: об этом рассказал Яндекс Go в новой статье на VC.
Внутри можно узнать, каких результатов добилась компания и какие задачи решила благодаря SupportAI:
VC: https://vc.ru/yandex.go/280385-yandeks-uluchshil-kachestvo-pismennoy-podderzhki-polzovateley-i-sokratil-rashody-bolee-chem-na-45
@ai_machinelearning_big_data
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Multiscale Vision Transformers: A hierarchical architecture for representing image and video information
Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/multiscale-vision-transformers-an-architecture-for-modeling-visual-data/
Code: https://github.com/facebookresearch/SlowFast
Pytorch video: https://github.com/facebookresearch/pytorchvideo
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227
@ai_machinelearning_big_data
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ESPnet: end-to-end speech processing toolkit
Github: https://github.com/espnet/espnet
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09011v2
Notebook: https://github.com/espnet/notebook
@ai_machinelearning_big_data
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⚪ SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation (SIGGRAPH 2021)
Github: https://github.com/liruihui/sp-gan
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.04476v1
Project: https://liruihui.github.io/publication/SP-GAN/
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🧹 Overview of data cleaning methods
https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/571606/
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🎨 Paint Transformer: Feed Forward Neural Painting with Stroke Prediction
Github: https://github.com/huage001/painttransformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.03798
Paddle Implementation: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
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🔍 Contrastive Sensor Fusion
Github: https://github.com/descarteslabs/contrastive_sensor_fusion
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05094v1
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📹 Internal Video Inpainting by Implicit Long-range Propagation
Github: https://github.com/Tengfei-Wang/Implicit-Internal-Video-Inpainting
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.01912v1
4k Data: https://github.com/Tengfei-Wang/Annotated-4K-Videos
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/videoremoval4k
@ai_machinelearning_big_data
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👁 Improving Contrastive Learning by Visualizing Feature Transformation
Github: https://github.com/DTennant/CL-Visualizing-Feature-Transformation
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02982
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📸 Physics-based Noise Modeling for Extreme Low-light Photography
Github: https://github.com/Vandermode/ELD
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02158v1
Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1CT2Ny9W9ArdSQaHNxC5hGwav9lZHoqJa?usp=sharing
@ai_machinelearning_big_data
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How to automate Hadoop administration without excruciating pain
https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/569762/
@ai_machinelearning_big_data
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▶️ Deepminds's Perceiver: General Perception with Iterative Attention
General architecture that works on many kinds of data
https://deepmind.com/blog/article/building-architectures-that-can-handle-the-worlds-data
Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/perceiver
Colab: https://colab.research.google.com/github/deepmind/deepmind_research/blob/master/perceiver/colabs/masked_language_modelling.ipynb
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03206
@ai_machinelearning_big_data
293 650
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