¡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 293 306 suscriptores, ocupando la posición 326 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 283 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 293 306 suscriptores.
Según los últimos datos del 03 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 469, y en las últimas 24 horas de -218, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.32%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.77% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 487 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 937 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 169.
- 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 04 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.
293 306
Suscriptores
-21824 horas
-1 5287 días
-6 46930 días
Archivo de publicaciones
293 301
🔥Multi-Channel Attention Selection GANs for Guided Image-to-Image Translation
SelectionGAN for guided image-to-image translation, where we translate an input image into another while respecting an external semantic guidance
Code: : https://github.com/Ha0Tang/SelectionGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.01048v1
@ai_machinelearning_big_data
293 301
Agile Machine Learning: Effective Machine Learning Inspired by the Agile Manifesto (2019)
@datascienceiot
293 301
Using ‘radioactive data’ to detect if a data set was used for training
https://ai.facebook.com/blog/using-radioactive-data-to-detect-if-a-data-set-was-used-for-training/
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.00937
293 301
«Карьера в Data Science» звучит как полёт на луну — вроде реально, но есть вопросы. И хорошо, что есть: значит, есть в чём разбираться.
Разбираться предлагаем 9 февраля в Кампусе Нетологии, на митапе по Data Science. Полезно будет всем: начинающим — ответы на вопросы о карьере и розыгрыш бесплатного обучения в Нетологии. Практикующим аналитикам — нетворкинг и лайфхаки от экспертов отрасли.
Стартуем 9 февраля очно и онлайн. Регистрируйтесь ↓
http://netolo.gy/fg8
293 301
Torch-Struct: Deep Structured Prediction Library
Code: https://github.com/harvardnlp/pytorch-struct
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.00876v1
Fast, general, and tested differentiable structured prediction in PyTorch: http://nlp.seas.harvard.edu/pytorch-struct/
293 301
How to Configure XGBoost for Imbalanced Classification
https://machinelearningmastery.com/xgboost-for-imbalanced-classification/
293 301
Filter Sketch for Network Pruning
Framework of FilterSketch. The top displays the second-order covariance of the pre-trained CNN
Code: https://github.com/lmbxmu/FilterSketch
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.08514v1
293 301
Project DeepSpeech
A TensorFlow implementation of Baidu's DeepSpeech architecture
Code: https://github.com/mozilla/DeepSpeech
Tensorflow & Pytorch: https://github.com/DemisEom/SpecAugment
SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition:
https://arxiv.org/pdf/1904.08779.pdf
293 301
Open Source Differentiable Computer Vision Library for PyTorch
https://kornia.org
Code: https://github.com/kornia/kornia
Paper: https://arxiv.org/abs/1910.02190v2
293 301
📚Fresh book by Nassim Taleb
Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications
https://arxiv.org/abs/2001.10488
@ai_machinelearning_big_data
293 301
TVR: A Large-Scale Dataset for Video-Subtitle Moment Retrieval
Github: https://github.com/jayleicn/TVRetrieval
PyTorch implementation of MultiModal Transformer (MMT), a method for multimodal (video + subtitle) captioning: https://github.com/jayleicn/TVCaption
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.09099v1
293 301
Uplift modeling tutorial
https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/485980/
Code example: https://nbviewer.jupyter.org/github/maks-sh/scikit-uplift/blob/master/notebooks/RetailHero.ipynb
293 301
f-BRS: Rethinking Backpropagating Refinement for Interactive Segmentation
Code: https://github.com/saic-vul/fbrs_interactive_segmentation
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.10331
293 301
Hyperparameter tuning with Keras Tuner
https://blog.tensorflow.org/2020/01/hyperparameter-tuning-with-keras-tuner.html
Github: https://github.com/keras-team/keras-tuner
Distributed Tuning: https://keras-team.github.io/keras-tuner/tutorials/distributed-tuning/
293 301
Multi-task self-supervised learning for Robust Speech Recognition
A PASE model can be used as a speech feature extractor or to pre-train an encoder for our desired end-task
Code: https://github.com/santi-pdp/pase
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.09239v1
@ai_machinelearning_big_data
293 301
Знаете, каким образом ваш голосовой помощник распознает речь, как банк защищает ваш аккаунт от мошенников и как интернет-магазин определяет товар для рекомендации?
Эти задачи решает Data Scientist. Не удивительно, что сегодня это прорывная профессия с ЗП от 130 000 руб./мес
Звучит интересно, но сложно? На специализации Data Science в школе-данных SkillFactory вы сможете онлайн освоить профессию за 12 месяцев. Будет непросто, да, но интересно и супер-перспективно.
На курсе вас ждут 20% теории и 80% практики на реальных данных: Python, машинное обучение, нейросети и deep learning, Big Data и Data engineering, математика и статистика для Data Sciencе + модуль менеджмента.
Уже к концу обучения вы сможете продемонстрировать работодателям Git-репозиторий с вашими готовыми кейсами!
Узнайте подробности: https://clc.to/e9kMjg
⚡️Киберпонедельник уже здесь! Cкидка на курсы до 40% ー не упустите шанс!
293 301
Channel Pruning via Automatic Structure Search
Code: https://github.com/lmbxmu/ABCPruner
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.08565
293 301
Cross-Domain Few-Shot Classification via Learned Feature-Wise Transformation
http://vllab.ucmerced.edu/ym41608/projects/CrossDomainFewShot/
Code and data: https://github.com/hytseng0509/CrossDomainFewShot
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.08735
293 301
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
Code: https://github.com/google-research/fixmatch
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.07685
