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
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📈 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 275 988 suscriptores, ocupando la posición 336 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 377 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 275 988 suscriptores.
Según los últimos datos del 07 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -2 499, y en las últimas 24 horas de -157, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.01%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.41% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 22 107 visualizaciones. En el primer día suele acumular 17 690 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 342.
- 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 08 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.
275 988
Suscriptores
-15724 horas
-8727 días
-2 49930 días
Archivo de publicaciones
275 991
📖 Physics-Based Deep Learning
Book: https://www.physicsbaseddeeplearning.org/intro.html
Github: https://github.com/thunil/Physics-Based-Deep-Learning
Deep-Flow-Prediction: https://github.com/thunil/Deep-Flow-Prediction
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.05237v1
@ai_machinelearning_big_data
275 991
🔧 Neural Networks Block Movement Pruning
Code: https://github.com/huggingface/nn_pruning
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.04838v1
Documentation: https://github.com/huggingface/nn_pruning/blob/main/docs/HOWTO.md
@ai_machinelearning_big_data
275 991
✅ AliceMind: ALIbaba's Collection of Encoder-decoders from MinD (Machine IntelligeNce of Damo) Lab
Github: https://github.com/alibaba/AliceMind
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.05687v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/glue
@ArtificialIntelligencedl
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🔊 Textless NLP: Generating expressive speech from raw audio
Facebook Ai: https://ai.facebook.com/blog/textless-nlp-generating-expressive-speech-from-raw-audio/
Examples: https://speechbot.github.io/pgslm/
Code: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/textless_nlp/gslm
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.01192
@ai_machinelearning_big_data
275 991
🧍♂ Texformer: 3D Human Texture Estimation from a Single Image with Transformers
Github: https://github.com/xuxy09/texformer
Paper: http://arxiv.org/abs/2109.02563
Meta data: https://www.dropbox.com/s/ekxn300cuw8bw6b/meta.zip
@ai_machinelearning_big_data
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🔝 Reinforcement Learning Lecture Series 2021
https://deepmind.com/learning-resources/reinforcement-learning-series-2021
Video: youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDVH599EItlEWsUOsJbAodm
@ai_machinelearning_big_data
275 991
☄️ nnFormer: Interleaved Transformer for Volumetric Segmentation
Github: https://github.com/ziniuwan/maed
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.03201v1
Dataset: https://www.creatis.insa-lyon.fr/Challenge/acdc/
@ai_machinelearning_big_data
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📹 CTRL-C: Camera calibration TRansformer with Line-Classification
Github: https://github.com/jwlee-vcl/ctrl-c
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.02259v1
Dataset: https://drive.google.com/file/d/1opDR_j-9y4TY82ZscBb-xYAoMkTocAOp/view
@ai_machinelearning_big_data$$$
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👨🎓 Best Resources to Learn Natural Language Processing in 2021
https://www.kdnuggets.com/2021/09/best-resources-learn-natural-language-processing-2021.html
@ai_machinelearning_big_data
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📁 Open-sourcing Common Objects in 3D, a large-scale data set for 3D reconstruction
Github: https://github.com/facebookresearch/co3d
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.00512
Facebook blog: https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions/tree/develop/misc
Dataset: https://ai.facebook.com/datasets/co3d-downloads/
@ai_machinelearning_big_data
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ℹ️ LIGAR: Lightweight General-purpose Action Recognition
Github: https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.13153v1
Models: https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions/tree/develop/misc
@ai_machinelearning_big_data
275 991
🔎 Efficient Person Search: An Anchor-Free Approach.
Github: https://github.com/daodaofr/AlignPS
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.00211v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cuhk-sysu
@ai_machinelearning_big_data
275 991
📶 ISNet: Integrate Image-Level and Semantic-Level Context for Semantic Segmentation
Github: https://github.com/segmentationblwx/sssegmentation
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.12382v1
Dataset: https://cs.stanford.edu/~roozbeh/pascal-context/
@ai_machinelearning_big_data
275 991
ShapeConv: Shape-aware Convolutional Layer for Indoor RGB-D Semantic Segmentation
Github: https://github.com/hanchaoleng/shapeconv
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.10528v1
@ai_machinelearning_big_data
275 991
💬 Train Short, Test Long: Attention with Linear Biases Enables Input Length Extrapolation
Github: https://github.com/ofirpress/attention_with_linear_biases
Paper: https://ofir.io/train_short_test_long.pdf
Fairseq: https://github.com/pytorch/fairseq
@ai_machinelearning_big_data
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🧍 Fast and Flexible Human Pose Estimation with HyperPose
Github: https://github.com/tensorlayer/hyperpose
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.11826v1
Docs: https://hyperpose.readthedocs.io/en/latest/markdown/quick_start/prediction.html#table-of-flags-for-hyperpose-cli
@ai_machinelearning_big_data
275 991
💡Volunteer computing: статья про коллаборативное обучение нейросети
Если вы хотите создавать большие модели, не имея суперкомпьютер за спиной, то вам понадобится технология, способная разделить вычисления между теми, кто готов предоставить вам мощности. В этом поможет технология DeDLOC, разработанная в Yandex Research, Hugging Face и University of Toronto.
Хабр: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/574466/
@ai_machinelearning_big_data
275 991
🕸 Bag of Tricks for Training Deeper Graph Neural Networks: A Comprehensive Benchmark Study
Github: https://github.com/VITA-Group/Deep_GCN_Benchmarking
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.10521v1
@ai_machinelearning_big_data
275 991
🔗 A Unified Objective for Novel Class Discovery
Github: https://github.com/DonkeyShot21/UNO
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08536v2
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-100
@ai_machinelearning_big_data
