اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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📈 تحلیل کانال تلگرام Machinelearning
کانال Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 293 260 مشترک است و جایگاه 326 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 1 276 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 293 260 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 04 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 366 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -131 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.35% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.62% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 21 569 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 16 480 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 168 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 05 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.
293 260
مشترکین
-13124 ساعت
-1 4647 روز
-6 36630 روز
آرشیو پست ها
293 226
CrypTen: A new research tool for secure machine learning with PyTorch
https://ai.facebook.com/blog/crypten-a-new-research-tool-for-secure-machine-learning-with-pytorch
code: https://github.com/facebookresearch/CrypTen
293 226
Exploring Massively Multilingual, Massive Neural Machine Translation
http://ai.googleblog.com/2019/10/exploring-massively-multilingual.html
article: https://arxiv.org/pdf/1907.05019.pdf
293 226
Detectron2: A PyTorch-based modular object detection library
https://ai.facebook.com/blog/-detectron2-a-pytorch-based-modular-object-detection-library-/
Detectron2 is FAIR's next-generation research platform for object detection and segmentation
https://github.com/facebookresearch/detectron2
293 226
🔥 PyTorch 1.3 adds mobile, privacy, quantization, and named tensors
https://pytorch.org/blog/pytorch-1-dot-3-adds-mobile-privacy-quantization-and-named-tensors/
github:
https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.3.0
One simple graphic: Researchers love PyTorch and TensorFlow
https://www.oreilly.com/ideas/one-simple-graphic-researchers-love-pytorch-and-tensorflow
293 226
Neural Machine Translation with TensorFlow
https://blog.paperspace.com/neural-machine-translation-with-tensorflow/
293 226
How to Implement Bayesian Optimization from Scratch in Python
https://machinelearningmastery.com/what-is-bayesian-optimization/
293 226
Онлайн-курс по Data Science и Machine Learning.
Если хочешь освоить востребованную профессию со средней зарплатой от 90 000 рублей, то тебе в Skillbox.
Какие ключевые навыки будут в твоем резюме после курса?
Владение языком программирования Python.
Умение работать с библиотеками и источниками данных (Pandas, NumPy, Jupiter Notebook, SQL и другое).
Визуализация данных.
Умение писать рекомендательные системы и работать с нейросетями.
Q-learning.
И это меньшая часть скиллов, которые ты освоишь за 12 месяцев, работая над реальными проектами! После обучения мы поможем тебе с трудоустройством.
Ознакомься с полной программой на сайте и скорее записывайся! Скидка 20% первым 20 студентам. Переходи по ссылке: https://clc.to/UPVUiw
293 226
BigBiGAN representation learning models
https://arxiv.org/abs/1907.02544
TF Hub: https://tfhub.dev/s?publisher=deepmind&q=bigbigan
Try them out in a Colab at: https://colab.research.google.com/github/tensorflow/hub/blob/master/examples/colab/bigbigan_with_tf_hub.ipynb
293 226
BERT-related Papers
This is a list of BERT-related papers
https://github.com/tomohideshibata/BERT-related-papers
293 226
How to Develop a Naive Bayes Classifier from Scratch in Python
https://machinelearningmastery.com/classification-as-conditional-probability-and-the-naive-bayes-algorithm/
293 226
92% компаний из списка Fortune 1000 планируют увеличить инвестиции в Big Data и AI в 2019 году. Одним из важнейших качеств лидера становится умение эффективно применять эти технологии для развития бизнеса.
Научитесь использовать силу больших данных и искусственного интеллекта для трансформации подразделения или компании!
В SkillFactory стартует специализация «Big Data MBA» https://clc.to/BmXrnA , включающая 3 полноценных курса, которые учат на практике реализовывать проекты в области Big Data и AI.
На специализации вы решите 85 бизнес-кейсов, выполните 3 проекта и получите полный набор компетенций от формирования Big Data стратегии до понимания алгоритмов машинного обучения.
Со старта программы вы станете частью живого сообщества в Slack с возможностью задать вопросы о развитии персональному ментору и получать поддержку экспертов.
Узнайте подробности: https://clc.to/BmXrnA
293 226
The RAPIDS suite of software libraries gives you the freedom to execute end-to-end data science and analytics pipelines entirely on GPUs
https://github.com/rapidsai/cudf
notebooks repo:
https://github.com/rapidsai/notebooks-contrib
API docs
https://docs.rapids.ai/api/cudf/stable/
293 226
Hydra: A framework that simplifies the development of complex applications
https://ai.facebook.com/blog/open-source-in-brief-hydra/
AI RESEARCH, ML APPLICATIONS, OPEN SOURCE
https://engineering.fb.com/open-source/hydra/
code: https://github.com/facebookresearch/hydra/
293 226
A Gentle Introduction to Bayes Theorem for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/bayes-theorem-for-machine-learning/
293 226
Releasing PAWS and PAWS-X: Two New Datasets to Improve Natural Language Understanding Models
http://ai.googleblog.com/2019/10/releasing-paws-and-paws-x-two-new.html
PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
https://arxiv.org/abs/1904.01130
dataset: https://github.com/google-research-datasets/paws
293 226
OpenAI’s GPT-2 Text Generator: Wise As a Scholar
https://www.youtube.com/watch?v=0OtZ8dUFxXA
OpenAI's post: https://openai.com/blog/gpt-2-6-month-follow-up/
293 226
How to Develop an Intuition for Probability With Worked Examples
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-intuition-for-probability-with-worked-examples/
293 226
🚀 TensorFlow 2.0.0
github: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0
how to install: https://www.tensorflow.org/install
blog: https://medium.com/tensorflow/tensorflow-2-0-is-now-available-57d706c2a9ab
video: https://www.youtube.com/watch?v=EqWsPO8DVXk
293 226
Large-Scale Multilingual Speech Recognition with a Streaming End-to-End Model
http://ai.googleblog.com/2019/09/large-scale-multilingual-speech.html
article: https://arxiv.org/abs/1909.05330
