¡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 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
293 645
🥑 DALL·E Mini
Generate images from a text prompt
Demo: https://huggingface.co/spaces/flax-community/dalle-mini
Github: https://github.com/borisdayma/dalle-mini
Paper: https://wandb.ai/dalle-mini/dalle-mini/reports/DALL-E-mini--Vmlldzo4NjIxODA
@ai_machinelearning_big_data
293 645
📡 StyleGAN-NADA: CLIP-Guided Domain Adaptation of Image Generators
Github: https://github.com/rinongal/StyleGAN-nada
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.00946v1
Project: https://stylegan-nada.github.io/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lsun
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🗣 Pretrained Language Model
AutoTinyBERT: Automatic Hyper-parameter Optimization for Efficient Pre-trained Language Models
Github: https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.13686v1
AutoTinyBERT: https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/AutoTinyBERT
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🤖 Droidlet: modular, heterogenous, multi-modal agents
Github: https://github.com/facebookresearch/droidlet
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10384
Article: https://t.me/machinelearning_ru/279
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🌠 Deepmind's Generally capable agents emerge from open-ended play
Blog : https://deepmind.com/blog/article/generally-capable-agents-emerge-from-open-ended-play
Paper: https://deepmind.com/research/publications/open-ended-learning-leads-to-generally-capable-agents
DeepMind Research: https://github.com/deepmind/deepmind-research
Video: https://www.youtube.com/watch?v=lTmL7jwFfdw&ab_channel=DeepMind
@ai_machinelearning_big_data
293 645
👁 Contextual Transformer Networks for Visual Recognition.
Github: https://github.com/JDAI-CV/CoTNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.12292v1
Chalange: https://eval.ai/web/challenges/challenge-page/1041/leaderboard/2695
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🖊 Introducing Triton: Open-Source GPU Programming for Neural Networks
https://openai.com/blog/triton/
Github: https://github.com/openai/triton
Documents: https://triton-lang.org/
@ai_machinelearning_big_data
293 645
📂 RLQP: Accelerating Quadratic Optimization with RL
Github: https://github.com/berkeleyautomation/rlqp
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10833v1
@ai_machinelearning_big_data
293 645
AAVAE: Augmentation-Augmented Variational Autoencoders
Github: https://github.com/gridai-labs/aavae
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.12329v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🔎 Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data
Github: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10833v1
How to Train Real-ESRGAN: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/Training.md
Colab Demo: https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo
@ai_machinelearning_big_data
293 645
https://t.me/Golang_google - golang channel
https://t.me/javascriptv - javascript tutorials
https://t.me/memes_prog - it memes
https://t.me/pro_python_code - python ru
https://t.me/htmlcssjavas - web development
293 645
🤗 The Best SOTA NLP Course is Free!
https://huggingface.co/course/chapter1
Dataset: https://github.com/huggingface/datasets
Colab: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter1/section3.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
293 645
Тут у Яндекса интересная новость. Компания запускает соревнование для исследователей в области машинного обучения в рамках крупнейшей конференции MLщиков в мире - NeurIPS 2021. Вместе с учеными Оксфорда и Кембриджа предлагают участникам посоревноваться в разработке алгоритмов и их обучении для погоды, машинного перевода текстов и предсказания поведения участников автомобильного движения. Основной задачей будет проверить эффективность этих алгоритмов при сдвиге данных.
Для соревнования Яндекс открыл доступ к собственному датасету, который считается самым большим в мире по беспилотным автомобилям. Еще поделятся реальными данными Я.Погоды и Я.Переводчика. Это данные из сервисов, которые много лет работают в реальном мире, используются в различных сценариях, и уже проходили испытание сдвигом данных.
Полученные решения можно будет применять в разных отраслях, которые сталкиваются со сдвигом данных. Крутая инициатива!
https://research.yandex.com/shifts
293 645
ИТ-компания Selectel приглашает на вебинар «Искусственный интеллект и Machine learning»
После вебинара вы сможете:
💥 наладить прозрачный R&D-процесс в командах
💥 получить нужный результат даже при низкой квалификации кадров
💥 провести оценку эффективности работы исследователей
Дата: 29 июля, четверг, 16:00 МСК
Спикеры: Алексей Гончаров, CEO в Machine Intelligence Laboratory, и Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в @selectelnews.
Подробности и регистрация по ссылке:
🚀 https://slc.tl/RaS56
293 645
🌀 CycleMLP: A MLP-like Architecture for Dense Prediction
Github: https://github.com/ShoufaChen/CycleMLP
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10224
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@ai_machinelearning_big_data
293 645
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения?
Тогда без знаний, которые даст вам онлайн-курс «Machine Learning. Advanced», не обойтись.
📍Справитесь ли вы с уровнем курса? Покажет вступительный тест.
Пройдите тестирование, чтобы:
● оценить свои навыки
● занять место на курсе по специальной цене
● получить доступ к демо-урокам курса
👉🏻Пройти тестирование: https://otus.pw/U0aY/
293 645
🔝 Deepmind's WikiGraphs: A Wikipedia Text - Knowledge Graph Paired Dataset
This package provides tools to download the WikiGraphs dataset
Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/wikigraphs
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09556v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wikigraphs
@ai_machinelearning_big_data
293 645
🐍 PyTorch Fundamentals Free Microsoft Course
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/pytorch-fundamentals/
Ru: https://docs.microsoft.com/ru-ru/learn/paths/pytorch-fundamentals/
Github: https://github.com/pytorch/tutorials
@ai_machinelearning_big_data
293 645
📖 GFP-GAN: Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior
Github: https://github.com/TencentARC/GFPGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04061v2
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lfw
Colab Demo: https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo
@ai_machinelearning_big_data
293 645
👨🎓 From economists to data scientists or how to become the leader of the Kaggle Notebooks rating
Habr: https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/567678/
Exploration of data step by step: https://www.kaggle.com/artgor/exploration-of-data-step-by-step
@ai_machinelearning_big_data
