Machinelearning

رفتن به کانال در 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

نمایش بیشتر

شبکه:Machinelearning روسيا1 281 فناوری و برنامه‌ها326...

📈 تحلیل کانال تلگرام Machinelearning

کانال Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 293 602 مشترک است و جایگاه 326 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 281 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 293 602 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 02 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 464 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -249 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.49% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.71% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 21 989 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 16 765 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 173 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند openai, claude, api, gemini, контекст تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“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”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 03 ژوئیه, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

293 602

مشترکین

-24924 ساعت

-1 5267 روز

-6 46430 روز

21 989

نمایش های پست

~ 16 76524 ساعت

~ 18 67648 ساعت

7.49%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

293 536

🎨 Colorization Transformer by Google 💻 Github: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/coltran 📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2102.04432v1 🌐 Pre-trained model: https://console.cloud.google.com/storage/browser/gresearch/coltran;tab=objects?pli=1&prefix=&forceOnObjectsSortingFiltering=false @ai_machinelearning_big_data

293 536

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/NLh4/

293 536

MeInGame: Create a Game Character Face from a Single Portrait Github : https://github.com/FuxiCV/MeInGame Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02371v1 Demo: https://www.youtube.com/watch?v=597cvKOegfE&feature=youtu.be&ab_channel=EdwardLin @ai_machinelearning_big_data

293 536

Грант до 1 000 000 рублей на разработку проекта в сфере машинного обучения Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта завоёвывают мир: каждый день появляются новые идеи и проекты. Как оторваться от конкурентов? Много экспериментировать, быстро работать и выпускать решения на рынок. Если у вас есть идея революционного продукта, но вы не знаете, какая платформа лучше справится с вашими задачами, обратите внимание на ML SPACE от SberCloud — единственный в мире сервис на базе суперкомпьютера Christofari c распределённым обучением на 1000+ GPU. ▫️В платформу интегрированы все популярные фреймворки и библиотеки для ML-разработки — просто берите и пользуйтесь. ▫️ Деплой моделей в три клика и запуск распределённых задач на кластер целиком позволяют сократить time to market: дни вместо недель, минуты вместо дней. ▫️ Платите по схеме Pay as you go — только за ресурсы, которыми пользуетесь. Сейчас попробовать и оценить преимущества ML SPACE можно бесплатно. SberCloud предоставляет гранты до 1 000 000 рублей компаниям, создающим AI и ML продукты. По ссылке можно узнать больше о возможностях ML SPACE для бизнеса и оставить заявку. Количество грантов ограничено.

293 536

Only a Matter of Style: Age Transformation Using a Style-Based Regression Model Github: https://github.com/yuval-alaluf/SAM Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02754v1 @ai_machinelearning_big_data

293 536

Knover allows researchers and developers efficient training/inference of large-scale dialogue generation models. Github: https://github.com/PaddlePaddle/Knover Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02096v1 @ai_machinelearning_big_data

293 536

WeNet open source, production first and production ready end-to-end (E2E) speech recognition toolkit Github: https://github.com/mobvoi/wenet Paper: https://arxiv.org/abs/2102.01547v1 Tutorial: https://github.com/mobvoi/wenet/blob/main/docs/tutorial.md @ai_machinelearning_big_data

293 536

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/Yxtjs/

293 536

👁 TRANSFER LEARNING FOR COMPUTER VISION TUTORIAL WITH PYTORCH TUTORIAL: https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html Github: https://github.com/pytorch/tutorials/blob/master/beginner_source/transfer_learning_tutorial.py @ai_machinelearning_big_data

293 536

📣Начните осваивать математику для Data Science на практике уже 10 февраля на демо-уроке «Статистическая зависимость». За 2 часа вместе с преподавателем Александром Горяиновым вы разберете разные виды зависимостей между количественными и номинальными признаками, научитесь не путать статистическую зависимость с причинно-следственной, узнаете о методах выявления статистических зависимостей. ⚡️Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Math for Data Science». Для обучения достаточно школьных знаний математики. Чтобы зарегистрироваться на занятие, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/65lS/

293 536

TFX Estimator Component Tutorial https://tensorflow.google.cn/tfx/tutorials/tfx/components Code: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/tutorials/tfx/components.ipynb @ai_machinelearning_big_data

293 536

Вот и подошла к концу самая эпичная битва зимы! ⚔️ Финал чемпионата для дата-сайентистов Alfa Battle 2.0. - присоединяйтесь на утренний кофе с победителями и всеми причастными к громкому событию в it-индустрии 💥 Мы собрали для вас содержательный и яркий видеоподкаст: ✔️Победители раскроют свои секреты эффективного подхода к решению задач чемпионата ✔️Организаторы поделятся инсайтами “Как создавать задачи со звездочками” ✔️Жюри выберет лучшие открытые решения ✔️Раскроем карты “Как попасть на стажировку в компании Альфа-Групп” 📍 https://www.youtube.com/watch?v=A7ha6mRUnhc

293 536