¡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 293 943 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 293 943 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.
293 943
Suscriptores
-16624 horas
-1 5837 días
-6 43230 días
Archivo de publicaciones
293 884
🤖 REGTR: End-to-end Point Cloud Correspondences with Transformers
Github: https://github.com/yewzijian/regtr
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.14517v1
Pretrained models: https://github.com/yewzijian/RegTR/releases/download/v1/trained_models.zip
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/modelnet
@ai_machinelearning_big_data
293 884
🎨 Pastiche Master: Exemplar-Based High-Resolution Portrait Style Transfer
Github: https://github.com/williamyang1991/DualStyleGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.13248v1
Video: https://www.youtube.com/watch?v=scZTu77jixI
Project: https://www.mmlab-ntu.com/project/dualstylegan/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
@ai_machinelearning_big_data
293 884
Как применять модели machine learning для решения реальных задач? Узнайте на бесплатном онлайн-интенсиве по data science 28—30 марта в 21:00 по московскому времени. Будет много практики!
Заполните форму на участие и мы расскажем все детали: 🔜🔜🔜 https://clc.to/Fgq4xw
📝 За 3 дня опробуете разные инструменты и техники, которыми пользуются представители одной из самых востребованных профессий. Глубокие познания в программировании и математике не понадобятся. Убедитесь, что начать развиваться в machine learning проще, чем кажется!
Спикер — специалист в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения Михаил Овчинников. Он расскажет, зачем нужны нейросети и как они работают, познакомит вас с Python, научит предсказывать курс биткоина. Вы рассмотрите алгоритмы и решите бизнес-задачу самостоятельно.
🎁 Все, кто сдаст практическую работу, получат сертификаты на 10 000 рублей для обучения в Skillbox! А те, кто дойдёт до конца интенсива, — электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ.
293 884
🔎 BigDetection: A Large-scale Benchmark for Improved Object Detector Pre-training
Github: https://github.com/amazon-research/bigdetection
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.13249v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lvis
@ai_machinelearning_big_data
293 884
📌 Занимаетесь машинным обучением и хотите освоить современные технологии для работы с большими данными?
🔥 Пройди суперхардовый тест по MLOps и узнай, насколько ты готов к сложности продвинутого онлайн-курса «MLOps»
👉 Полный тест - https://otus.pw/vP2a/
🎁 После сдачи теста вы сможете создать свой скайнет и получите Welcome скидку на курс, где сможете освоить актуальные инструменты и технологии: Kubernetes, Spark, Python, Docker.
293 884
💭 NeuralSpeech is a research project in focusing on neural network based speech processing
Github: https://github.com/microsoft/NeuralSpeech
Paper: https://arxiv.org/pdf/2109.14420v3.pdf
Speech Research: https://speechresearch.github.io/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/aishell-1
@ai_machinelearning_big_data
293 884
МТС проведет онлайн-митап для дата-саентистов, дата-инженеров и специалистов, интересующихся машинным обучением
Виртуальная встреча состоится 24 марта в 18:00 по московскому времени. Участие бесплатное. Зарегистрироваться можно тут.
Спикеры из МТС и ivi.ru расскажут про PU Learning и разберут принципы сортировки блоков с фильмами на главной странице IVI. После этого Виктор Кантор, Валерий Бабушкин и Павел Мягких поделятся опытом использования Data Science в разных сферах бизнеса.
293 884
〰 Monotonic Differentiable Sorting Networks
Github: https://github.com/Felix-Petersen/diffsort
Colab: https://colab.research.google.com/drive/1q0TZFFYB9FlOJYWKt0_7ZaXQT190anhm?usp=sharing
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.09630v1
Video: https://www.youtube.com/watch?v=Rl-sFaE1z4M
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/svhn
@ai_machinelearning_big_data
293 884
⚡️30 марта в 11:00 (МСК) присоединяйтесь к вебинару «Avatar в мире коммуникаций: 3 бизнес-кейса»
В наше время голосовые боты, использующие AI, уже давно могут обрабатывать входящие звонки, отвечать на часто задаваемые вопросы, принимать заказ товаров, вызывать такси и проводить опросы. Но…как они это делают?
Артем Бондарь, руководитель группы AI-разработки, расскажет о том, как новое NLP-решение поможет вашему бизнесу с повседневными задачами.
Участие: бесплатное
Регистрация по ссылке: https://bit.ly/3u8EBZo
Присоединяйтесь к вебинару и получите возможность выиграть приз от Voximplant! 🎁
293 884
💬 A Text Attention Network for Spatial Deformation Robust Scene Text Image Super-resolution
Github: https://github.com/mjq11302010044/tatt
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.09388v2
Dataset: https://deepchecks.com/blog/
@ai_machinelearning_big_data
293 884
Современное IT предоставляет множество возможностей для удаленной работы📈
Рассказываем на нашем митапе, как ими может воспользоваться специалист из России🧑💻
*Новые Реалии IT. Возможности и тенденции удаленки.*
Бесплатный онлайн-митап,
⏰21 марта, 18.00 (GMT+3). Online👇
https://forms.gle/oPB1b2FedAfL1EdG8
🔻Куда и на чем сейчас можно выехать?
🔻Как сохранить комфортный уровень жизни для себя и семьи?
🔻Как оформить документы и не платить лишние налоги?
🔻Как пользоваться деньгами и своими счетам за границей?
Об этом и многом другом - *только самая актуальная* и юридически выверенная информация от наших специалистов по релокации👌
Для участия заполните форму. В течении дня, мы пришлем вам ссылку на трансляцию и немного полезной информации.
До встречи!
293 884
How to Generate Synthetic Tabular Dataset
https://www.kdnuggets.com/2022/03/generate-tabular-synthetic-dataset.html
@ai_machinelearning_big_data
293 884
Когда не знаете, что будет завтра — вкладывайте в себя. Поступите на онлайн-курс «Профессия Data Scientist». Курс предназначен для всех желающих освоить перспективную и высокооплачиваемую профессию за 13 месяцев. Пройдите тест и узнайте, готовы ли вы к обучению!
👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ПО DATA SCIENCE: https://otus.pw/gzv2/
📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатное демо-занятие ЗАВТРА, 22.03 в 17:00 мск — «Как начать свой путь в профессии Data Science»: https://otus.pw/tYO4/
293 884
🧷 HybridNets: End2End Perception Network
Github: https://github.com/datvuthanh/HybridNets
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.09035v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/bdd100k
Tasks: https://paperswithcode.com/task/traffic-object-detection
@ai_machinelearning_big_data
293 884
https://github.com/datvuthanh/HybridNets
🦾 Test Suites for Validating ML Models & Data
Github: https://github.com/deepchecks/deepchecks
Example: https://docs.deepchecks.com/en/stable/examples/guides/quickstart_in_5_minutes.html
Docs: https://docs.deepchecks.com/
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.08491v1
Blog: https://deepchecks.com/blog/
@ai_machinelearning_big_data
293 884
Работаете специалистом по машинному обучению и хотите расширить свои знания в области Computer Vision?
🔥 Начните осваивать необходимые технологии 22 марта в 20:00 на открытом вебинаре «de-duplication in CV» в OTUS.
На вебинаре мы разберем следующие темы:
⁃ Поиск дубликатов в CV
⁃ Постановка задачи поиска дубликатов
⁃ Выбор метода векторизации в CV
⁃ Анализ сущестующих методов поиска ближайших соседей: brute force, HNSW
⁃ Оценка качества дедубликации и детали практической реализации
Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Computer Vision» и позволяет оценить качество материалов и познакомиться с преподавателем.
Пройдите вступительное тестирование, чтобы записаться на мероприятие 👉https://otus.pw/nBw9/
293 884
🦾 Test Suites for Validating ML Models & Data
Github: https://github.com/deepchecks/deepchecks
Example: https://docs.deepchecks.com/en/stable/examples/guides/quickstart_in_5_minutes.html
Docs: https://docs.deepchecks.com/
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.08491v1
Blog: https://deepchecks.com/blog/
@ai_machinelearning_big_data
293 884
базами данных на полноценных бизнес-проектах.
→ Приходите учиться, если вы хотите повысить эффективность работы с продуктом и пользователями. Научим принимать решения на основе самостоятельной аналитики.
Учёба длится полтора месяца. Выпускники научатся писать запросы к базам данных и выполнять с ними различные операции:
— хранить, обрабатывать и управлять данными в СУБД;
— находить и отфильтровывать данные при помощи SQL-запросов;
— рассчитывать продуктовые метрики, чтобы сравнивать товары и услуги;
— проводить маркетинговые исследования, чтобы оценить успешность бизнеса или продукта.
Что будет на учёбе:
⬛️ Теория в интерактивной среде и видеоуроки.
⬛️ Отработка практики в тренажёре с возможностью увидеть эталонное решение автора.
⬛️ Еженедельный вебинар с с наставником-экспертом по SQL.
⬛️ Сообщество студентов в Slack, где можно найти вдохновение, поддержку и мотивацию — они не дадут прокрастинировать.
→ Первый поток стартует 1 апреля.
293 884
💥 A Single Correspondence Is Enough: Robust Global Registration to Avoid Degeneracy in Urban Environments
Github: https://github.com/url-kaist/quatro
Video: http://jiataogu.me/style_nerf
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.06612v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/kitti
@ai_machinelearning_big_data
