¡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 294 113 suscriptores, ocupando la posición 330 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 277 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 294 113 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 432, y en las últimas 24 horas de -166, 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 5.50% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 22 682 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 178 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 176.
- 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 01 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.
294 113
Suscriptores
-16624 horas
-1 5837 días
-6 43230 días
Archivo de publicaciones
294 042
В «Магните» работает 4000 разработчиков и ИТ инженеров, они решают интересные и амбициозные задачи, делая жизнь покупателя одного из крупнейших ритейлеров России технологичнее и удобнее.
27 июля в 13:00 (МСК) приглашаем вас на эфир Demo Day Magnit IT. Команда разработчиков, спецов по аналитике, ecom и другим диджитал-направлениям поделится крутыми кейсами и решениями непростых задач. Кроме того, они расскажут, как работает IT-подразделение огромного ритейлера.
В этом им помогут ведущие одного из самых известных технологических подкастов @zavtracast Тимур Сейфельмлюков и Дмитрий Зомбак.
На Demo Day Magni IT будет куча крутых спикеров, но точно нельзя упустить эти выступления:
🌩 Юрий Мисник (CTO) и Татьяна Коваль (System Architect) расскажут о мультиоблачной архитектуре и почему в «Магните» решили сфокусироваться на PaaS для большей отказоустойчивости.
💌 Алексей Четыркин (Head of Data Analytics) и Артем Селезнев (Head of CRM) расскажут про инхаус-решение «Магнита» по CRM-коммуникациям, гипергранулированным сегментациям аудиторий, предикативной модели пути покупателя и BI-алгоритме отслеживания тысяч критических параметров.
📊 Павел Шорохов (Head of BI) расскажет, как «Магнит» в течение 12 лет строил корпоративную платформу сбора и анализа данных на 1 Петабайт, которой пользуется более 10 тысяч человек каждый день. А еще как они строят собственный облачный Data Lake.
Не пропустите! Зарегистрируйтесь на эфир, и вам придёт напоминалка 27 июля в 13:00 (МСК), а еще там будет куча интересных дополнительных материалов: https://magn-it.online
294 042
🏵 Weakly Supervised Object Localization via Transformer with Implicit Spatial Calibration
learnable parameter to dynamically adjust the semantic correlations and spatial context intensities for effective information propagation.
Github: https://github.com/164140757/scm
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.10447v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cub-200-2011
@ai_machinelearning_big_data
294 042
Приглашаем всех желающих бесплатно онлайн получить востребованную техническую специальность. За 2-3 месяца вы получите надежную базу теории и практики, гарантирующую быстрый карьерный старт.
Обучение проводит официальный партнер Томского государственного университета. Выдается удостоверение о повышении квалификации или диплом о проф. переподготовке. Обязательно наличие высшего или среднего профессионального образования.
Наши программы:
— Системный аналитик
— Аналитик данных
— Разработчик сайтов на Тильде
— Дизайнер мобильных приложений
— Тестировщик ПО
и другие. Полный список: http://bit.do/fUWyz
Бесплатно обучиться и получить помощь в трудоустройстве могут:
— неработающие выпускники и студенты последнего курса
— женщины в декрете и неработающие мамы детей до 7 лет
— безработные
— граждане 50+
— граждане под риском увольнения / сокращения
Регистрируйтесь на курс прямо сейчас!
http://bit.do/fUWyz
294 042
Вокруг искусственного интеллекта много как хайпа, так и скепсиса. Конвертируется ли вообще использование AI-сервисов в реальную пользу для бизнеса?
📌Чтобы раз и навсегда поставить для себя точку в этом вопросе, приходите на вебинар с продуктовым менеджером Cloud AI Consulting Татьяной Славкиной и архитектором клиентских решений Владиславом Синеглазовым вы узнаете:
✅ как добиться высоких метрик точности AI/ML и как следствие улучшить бизнес-метрики;
✅ какой экономический эффект и в каких сценариях сегодня достигнут в десятках компаний России и почему не стоит откладывать инвестиционные проекты AI «на потом»;
✅ как выгодно внедрить AI и обеспечить его масштабирование, особенно в ситуации, когда в компании нет или не хватает нужных человеческих и технологических ресурсов.
👥 Вебинар будет полезен топ-менеджерам ИТ-направлений, директорам офисов Big Data, CDO/CDTO, финансовым директорам, руководителям отделов маркетинга и аналитики.
↗️Регистрируйтесь по ссылке!
294 042
Приглашаем всех желающих бесплатно онлайн получить востребованную техническую специальность. За 2-3 месяца вы получите надежную базу теории и практики, гарантирующую быстрый карьерный старт.
Обучение проводит официальный партнер Томского государственного университета. Выдается удостоверение о повышении квалификации или диплом о проф. переподготовке. Обязательно наличие высшего или среднего профессионального образования.
Наши программы:
— Системный аналитик
— Аналитик данных
— Разработчик сайтов на Тильде
— Дизайнер мобильных приложений
— Тестировщик ПО
и другие. Полный список: http://bit.do/fUWyz
Бесплатно обучиться и получить помощь в трудоустройстве могут:
— неработающие выпускники и студенты последнего курса
— женщины в декрете и неработающие мамы детей до 7 лет
— безработные
— граждане 50+
— граждане под риском увольнения / сокращения
Регистрируйтесь на курс прямо сейчас!
http://bit.do/fUWyz
294 042
🧿 Generative Multiplane Images: Making a 2D GAN 3D-Aware
What is really needed to make an existing 2D GAN 3D-aware? To answer this question, we modify a classical GAN, i.e., StyleGANv2, as little as possible. We find that only two modifications are absolutely necessary: 1) a multiplane image style generator branch which produces a set of alpha maps conditioned on their depth; 2) a pose-conditioned discriminator.
Github: https://github.com/apple/ml-gmpi
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.10642v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/metfaces
Project: https://xiaoming-zhao.github.io/projects/gmpi/
Pretrained checkpoints: https://drive.google.com/drive/folders/1MEIjen0XOIW-kxEMfBUONnKYrkRATSR_
@ai_machinelearning_big_data
294 042
⚡️ Старт набора на онлайн-курс «Data Engineer» от OTUS!
⚠️ В новом потоке вас ждет актуализированная программа, живые вебинары с опытными экспертами и еще больше практики!
В программе рассмотрим все процессы обработки данных - от загрузки из внешних источников до подготовки финальных витрин.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
— Практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений
— Знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования
— Выпускной проект на основе полученных знаний, который можно будет показывать при трудоустройстве.
💻 Greenplum Platform Extension Framework (PXF), 4 августа в 20:00
https://otus.pw/x5ke/
💻 Data Engineer в новых реалиях, что ждать бизнесу?, 23 августа в 20:00
https://otus.pw/mYY9/
👉 Ответьте на 30 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Data Engineer» от OTUS
https://otus.pw/UTGS/
294 042
✨ Tip-Adapter: Training-free Adaption of CLIP for Few-shot Classification
Tip-Adapter is a training-free adaption method for CLIP to conduct few-shot classification.
Github: https://github.com/gaopengcuhk/tip-adapter
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.09519v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/oxford-102-flower
@ai_machinelearning_big_data
294 042
✨ Tip-Adapter: Training-free Adaption of CLIP for Few-shot Classificationю
Github: https://github.com/gaopengcuhk/tip-adapter
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.09519v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/oxford-102-flower
@ai_machinelearning_big_data
294 042
Мы следим за миром инноваций и рынком труда и знаем, какие специалисты нужны рынку. Наши исследования показали, что сейчас стремительно растет спрос на специалистов по новейшим технологиям:
✔ искусственный интеллект;
✔ Web 3.0;
✔ блокчейн;
✔ кибернетика умных устройств;
✔ data science;
✔ метавселенные.
Мы решили запустить программу подготовки этих специалистов, ведь таких курсов еще не было на рынке. Научитесь создавать умных роботов, проектировать метавселенные и управлять автономными организациями на блокчейне.
Что в результате обучения:
📈 Станете новой элитой современных инновационных проектов
Ключевой сферой России остается ИТ — на технологиях держится не только экономика, но и развитие каждой отрасли страны.
💪 Получите уникальные навыки
Если какая-то технология только вышла, мы учтем ее в программе.
🌏 Сможете работать над проектами, которые меняют мир прямо сейчас
Уже через несколько месяцев после старта программы вы сможете найти подработку и продолжать обучаться.
Почему вам стоит стартовать в ИТ прямо сейчас
⚡️ Востребованно
За 2021 год количество вакансий на рынке ИТ выросло на 72%. Количество резюме — всего на 6%.
🚀 Перспективно
К 2035 году в России будет более 2,5 миллиона вакансий для специалистов из сферы ИТ.
🤑 Высокооплачиваемо
Зарплата начинающего ИТ-специалиста — от 60 000 ₽. А уже через три года — от 150 000 ₽.
❗ Длительность — 12 месяцев, 2–3 занятия в неделю по 2–3 часа. Для прохождения курса не требуется техническое образование или опыт работы.
❗❗ Гарантия трудоустройства закреплена в договоре. Если после успешного обучения вы не найдете работу, мы вернем вам деньги.
👉 Начать обучение: https://clck.ru/sLJhU
294 042
🔧 FSD: Fully Sparse 3D Object Detection & SST: Single-stride Sparse Transformer
Github: https://github.com/tusimple/sst
Paper: http://arxiv.org/abs/2207.10035
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/waymo-open-dataset
@ai_machinelearning_big_data
294 042
Полезная статья на Хабр о промышленном мониторинге качества данных в Feature Store
В ней аналитик финтеха Big Data из МТС рассказал о построении автоматизированного контроля за качеством данных в их Feature Store, позволяющем не допустить принятия бизнес-решений на искаженных или ненадежных данных.
О том, что такое Feature Store, почему в нем возникла потребность и какое место занимает промышленный мониторинг качества данных, читать здесь.
294 042
HiFormer: Hierarchical Multi-scale Representations Using Transformers for Medical Image Segmentation
Github: https://github.com/amirhossein-kz/hiformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.08518v1
Tasks: https://paperswithcode.com/task/medical-image-segmentation
@ArtificialIntelligencedl
294 042
✅ Что будет с IT в России?
✅ Первыми узнавать новости из мира облачных технологий и искусственного интеллекта
✅ Регулярный и честный анализ рынка IT
✅ Реальный опыт решения задач
Все это и многое другое на авторском ТГ-канале Евгения Колбина, СЕО облачного провайдера Cloud.
Евгений Колбин:
• Знает, как создать и монетизировать Cloud, AI, ML сервисы, а также, как построить суперкомпьютеры
• Настоял на покупке «железа», когда стало понятно, что может быть дефицит
• Вместе с командой создал Sberbank business online - удобную систему сервисов для предпринимателей
• Долгое время руководил ИТ проектами в Citibank
• А самое главное – знает, как воспользоваться теми возможностями, которые для нас сегодня открываются
Подписывайтесь на канал Евгения, если хотите первыми быть в курсе развития IT, облаков и ИИ:
https://t.me/veryironman
294 042
⚡️ CLOSE: Curriculum Learning On the Sharing Extent Towards Better One-shot NAS
Github: https://github.com/walkerning/aw_nas
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.07868v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/nas-bench-201
@ai_machinelearning_big_data
294 042
МТС создали новый канал, где доказывают, что продают не только симки и смартфоны, а ищут вполне реальных спецов в IT, которые будут писать на Golang • Swift • Kotlin • Java • Python • C# • C++.
Зачем? Чтобы продолжать создавать продукты, платформы и сервисы для людей и бизнеса с помощью 20+ петабайт данных. Еще и работают в разных направлениях: от Big Data, AI и Cloud до онлайн-кинотеатра и киберспорта.
Да, ребята в МТС тоже развивают экосистему цифровых сервисов.
294 042
Language Modelling with Pixels
PIXEL is a language model that operates on text rendered as images, fully removing the need for a fixed vocabulary.
Github: https://github.com/xplip/pixel
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.06991v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/glue
Pretrained: https://huggingface.co/Team-PIXEL/pixel-base
@ai_machinelearning_big_data
294 042
🚀 Dynamic Low-Resolution Distillation for Cost-Efficient End-to-End Text Spotting
Github: https://github.com/hikopensource/davar-lab-ocr
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.06694v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/total-text
@ai_machinelearning_big_data
294 042
Ищем медработников, чтобы с нуля обучить профессии Data Scientist в медицине.
С помощью машинного обучения, вы научитесь обрабатывать данные по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям, сможете ставить диагнозы,обнаруживать болезни и персонализировать лечение.
Курс прекрасно подойдет:
Медработникам
Освоите IT-специализацию в знакомой нише, увеличите доход и сможете улучшать жизнь сотен людей с помощью искусственного интеллекта.
Новичкам в Data Science
Станете специалистом по Data Science с нуля: освоите аналитику в медицине, бизнесе и других направлениях.
IT-специалистам
Поможем систематизировать знания в Data Science, ускорить карьерный рост и больше зарабатывать.
Вашими преподавателями станут эксперты из таких компаний как: Parexel, X5 Retail Group, NVIDIA, Минобороны России, Pirogov AI.
Если после успешного обучения вы не найдёте работу, мы вернём вам деньги, ведь гарантия трудоустройства закреплена в договоре.
Узнать подробности и зарегистрироваться: https://clc.to/wKod8g
294 042
Benchmarking Omni-Vision Representation through the Lens of Visual Realms
Github: https://github.com/ZhangYuanhan-AI/OmniBenchmark
Project: https://zhangyuanhan-ai.github.io/OmniBenchmark
Paper: https://arxiv.org/abs/2207.07106v1
Competition: https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/6043
@ai_machinelearning_big_data
