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 293 879 مشترک است و جایگاه 327 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 293 879 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 01 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 444 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -235 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.55% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.55% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 22 202 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 16 311 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 172 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 02 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.
293 879
مشترکین
-23524 ساعت
-1 5517 روز
-6 44430 روز
آرشیو پست ها
293 875
📌 При работе большими данными часто обучение моделей возможно только с использованием Spark. Но как потом эту модель обернуть в REST интерфейс и запустить в форме веб-сервиса?
📚 Узнаем на бесплатном demo-занятии 2 марта в 20:00 (мск) с Павлом Филоновым, Ex-Data Science Manager в Kaspersky.
🔥 На вебинаре мы рассмотрим несколько подходов к решению такой задачи, начиная от самых простых до более сложных вариантов (MLFlow serve, ONNX export).
❗️ Открытый урок — это возможность попробовать онлайн-курс «MLOps», разработанный с поддержкой Сбера.
👉 Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/hC9h/
293 875
🔎 Anomalib: A Deep Learning Library for Anomaly Detection
Github: https://github.com/openvinotoolkit/anomalib
Docs: https://openvinotoolkit.github.io/anomalib/
Paper: https://arxiv.org/abs/2202.08341v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/btad
@ai_machinelearning_big_data
293 875
Как делать в Data Science не только карьеру, но и чудеса?
🔥 Компьютерное зрение — высший пилотаж в мире Deep Learning для тех, кому надоело заниматься скорингами, фродом и прочей аналитикой.
На онлайн-курсе «Computer Vision» от OTUS вы научитесь использовать фреймворки PyTorch, TensorFlow и Keras и создадите свою нейросеть, которая сможет обрабатывать изображения или видео не хуже юного тиктокера.
Знаете математику, основы машинного обучения и принципы построения нейросетей? Тогда проходите вступительный тест и присоединяйтесь к группе 👉 https://otus.pw/6mdC/
293 875
🗣 Facebbok’s textless-lib: a Library for Textless Spoken Language Processing
Github: https://github.com/facebookresearch/textlesslib
Code examples: https://github.com/facebookresearch/textlesslib/tree/main/examples
Paper: https://arxiv.org/abs/2202.07359v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/librispeech
@ai_machinelearning_big_data
293 875
Конференция для разработчиков ИИ NVIDIA GTC 2022 пройдет онлайн и бесплатно 21-24 марта: вас ждут пленарный доклад Дженсена Хуанга, новые продукты и более 900 сессий от лидеров ИИ и индустрии.
Среди спикеров GTC:
• Andrew Ng, основатель DeepLearning.AI, основатель и генеральный директор Landing AI
• Hao Yang, вице-президент по исследованиям в ИИ, Visa
• Jack Jin, ведущий инженер по машинному обучению, Zoom
• Lidia Fonseca, директор по цифровым технологиям, Pfizer
• Magnus Östberg, главный специалист по программному обеспечению, Mercedes-Benz AG
• Markus Gross, вице-президент по исследованиям, Walt Disney Studios
• Peter Stone, исполнительный директор в Sony AI и профессор в Техасском Университете г Остин
• Stefan Sicklinger, глава BigLoop and Advanced Systems, CARIAD/VW Group
• Yu Liu, директор по ИИ, Meta
И другие. Кроме того, вас ждут новые воркшопы, возможности для общения и новейшие технологии NVIDIA.
Посмотреть полную программу и зарегистрироваться можно здесь: https://nvda.ws/3GVPthK
293 875
🐙 OCTIS : Optimizing and Comparing Topic Models is Simple!
Github: https://github.com/mind-Lab/octis
Paper: https://arxiv.org/abs/2202.07631v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/20-newsgroups
@ai_machinelearning_big_data
293 875
На курсе «Мидл python-разработчик» студенты учатся продвинутой бэкенд-разработке и получают проекты в портфолио без NDA.
→ Приходите учиться, если вы знакомы с основами Python, базами данных и API. Мы поможем стать уверенным мидлом за шесть месяцев, а не за полтора года.
Курс научит решать задачи с хранилищами данных, работать с синхронными и асинхронными фреймворками, проектировать лаконичную архитектуру, а ещё — даст опыт командной разработки.
Что будет на учёбе:
⬛️ Код-ревью и обратная связь от старших разработчиков из Яндекса и других IT-компаний.
⬛️ Вся необходимая теория в одном месте.
⬛️ Обучение в команде на реальных рабочих задачах: студенты создадут сервисы для полноценного онлайн-кинотеатра в GitHub.
⬛️ Наставники помогут разобраться с трудностями и поделятся опытом на вебинарах и демо.
⬛️ Кураторы и дедлайны не дадут прокрастинировать.
⬛️ Карьерные консультации: наши специалисты помогут найти новый проект или сделать так, чтобы на текущей работе вам начали давать более амбициозные задачи.
→ Старт потока — 24 февраля. Учёба длится шесть месяцев.
→ Познакомьтесь с курсом и оцените свои силы во вступительном тестировании — это бесплатно.
293 875
💡 A lightweight vision library for performing large scale object detection & instance segmentation
Github: https://github.com/obss/sahi
Paper: https://arxiv.org/abs/2202.06934v1
Kaggle notebook: https://www.kaggle.com/remekkinas/sahi-slicing-aided-hyper-inference-yv5-and-yx
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/xview
@ai_machinelearning_big_data
293 875
Опубликованы новые материалы по Machine Learning от Школы анализа данных Яндекса 🔥
То самое пособие, которое ШАД разместила в открытом доступе, пополнилось новым разделом — про базовые архитектуры и обучение нейросетей. Чтобы вы лучше разобрались в предыдущих темах, авторы также добавили главы о математике ML: матричное дифференцирование и bias-variance decomposition.
Возьмитесь за основательное изучение Machine Learning и сохраняйте ссылку на онлайн-учебник: https://clck.ru/b33aZ
P.S. Пособие регулярно обновляется, и в скором времени в нём появятся материалы о вероятностном подходе к ML и решении сложных задач Data Science. Следите за выходом новых глав!
293 875
🎬 FILM: Frame Interpolation for Large Scene Motion
Github: https://github.com/google-research/frame-interpolation
Paper: https://arxiv.org/pdf/2202.04901.pdf
Video: https://www.youtube.com/watch?v=OAD-BieIjH4
Project: https://film-net.github.io/
@ai_machinelearning_big_data
293 875
📱 Best it channels in telegram
https://t.me/ArtificialIntelligencedl - ai
https://t.me/pythonl - largest python
https://t.me/Machinelearningtest - machine learning test
https://t.me/pro_python_code - python ru
https://t.me/datascienceiot - ds, ml free books
https://t.me/programming_books_it
https://t.me/pythonlbooks - python books
https://t.me/javascriptv - javascript channel
https://t.me/about_javascript - advanced js
https://t.me/JavaScript_testit - js tests
https://t.me/Golang_google - Go channel
https://t.me/golangl. -golang chat
https://t.me/golang_jobsgo -golang jobs
https://t.me/neural - neural nets
https://t.me/hashdev - web development
https://t.me/htmlcssjavas - web
https://t.me/hr_itwork - jobs
https://t.me/linux_kal - kali linux
https://t.me/machinee_learning - ml chat
https://t.me/linuxkalii - linux chat
https://t.me/machinelearning_ru - ml ru
https://t.me/python_testit - python tests
https://t.me/csharp_ci- c#
https://t.me/tensorflowblog - tensorflow
https://t.me/Django_pythonl
293 875
🗒 DALL-Eval: Probing the Reasoning Skills and Social Biases of Text-to-Image Generative Transformers
Github: https://github.com/j-min/dalleval
Paper: https://arxiv.org/pdf/2202.01936v1.pdf
Data: https://drive.google.com/drive/folders/1Bza2zyvHLvComohZ9PAGyykY7sm7JoIH
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/conceptual-captions
@ai_machinelearning_big_data
293 875
Хотите развиваться в области Data Science?
Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер общается с людьми» 16 февраля в 18:00. Тексты встречаются в огромном числе Data Science задач: чат-ботах, голосовых ассистентах или поисковиках. Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере, расскажет о принципах их работы и главных трендах в обработке естественного языка.
Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional». Пройдите вступительный тест, чтобы оценить свой уровень подготовки и зарегистрироваться https://otus.pw/Tsyh/
293 875
🖌 Two-Dimensional Tensors in Pytorch
https://machinelearningmastery.com/two-dimensional-tensors-in-pytorch/
One-Dimensional Tensors: https://machinelearningmastery.com/one-dimensional-tensors-in-pytorch/
PyTorch tensor Tutorial: https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/tensorqs_tutorial.html
@ai_machinelearning_big_data
293 875
21 февраля Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников.
Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-скиллы, научиться делиться знаниями с командой и подтвердить экспертность в своей области. Она проходит в формате онлайн-занятий. Всего будет 5 уроков, которые будут проходить два раза в неделю по вечерам.
Наставник в Практикуме — это опытный специалист, который передаёт свои знания студентам, помогает учиться и справляться с трудностями.
Наставничество можно совмещать с основной работой, оно занимает от 6 до 15 часов в неделю. Вознаграждение — от 35 до 50 тысяч рублей в зависимости от курса и потраченного времени.
Сейчас ищем наставников в сферах: аналитика данных и Data Science, тестирование, веб-разработка, разработка на Java, Python, С++, Go, дизайн и управление.
Подать заявку желательно до 14 февраля, чтобы успеть выполнить тестовое задание: https://clck.ru/auije
293 875
🦾 The easiest way to the neuroscience world with the shield for RaspberryPi
Github: https://github.com/Ildaron/EEGwithRaspberryPI
Paper: https://arxiv.org/pdf/2202.01936v1.pdf
Project: https://www.crowdsupply.com/hackerbci/pieeg
@ai_machinelearning_big_data
293 875
VOS: Learning What You Don't Know by Virtual Outlier Synthesis
Github: https://github.com/deeplearning-wisc/vos
Paper: https://arxiv.org/pdf/2202.01197v2.pdf
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/bdd100k
@ai_machinelearning_big_data
293 875
FashionTech — новое экспертное медиа про технологии в моде: коллаборации, AR, NFT, тренд репорты и многое другое.
Подписавшись, вы узнаете:
— Прогноз тенденций по развитию метавселенных
— Зачем физические коллекции переходят в цифровые и продаются, как NFT
— Какие новые технологии устойчивого производства внедряют бренды
— Почему ресайкл и апсайкл - ключевые тренды будущего
В канале много переводной аналитики из закрытых источников и экспертного мнения от людей из индустрии.
293 875
📍 Competition-Level Code Generation with AlphaCode
Github: https://github.com/deepmind/code_contests
Paper: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_level_code_generation_with_alphacode.pdf
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/humaneval
@ai_machinelearning_big_data
293 875
📹 VRT: A Video Restoration Transformer
Github: https://github.com/jingyunliang/vrt
Paper: https://arxiv.org/abs/2201.12288
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/gopro
@ai_machinelearning_big_data
