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 293 306 مشترک است و جایگاه 326 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 1 283 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 293 306 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 03 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 469 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -218 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.32% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.77% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 21 487 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 16 937 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 169 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 04 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.
293 306
مشترکین
-21824 ساعت
-1 5287 روز
-6 46930 روز
آرشیو پست ها
293 297
🍌 BANANAS: Bayesian Optimization with Neural Architectures for Neural Architecture Search
article: https://arxiv.org/abs/1910.11858
code: https://github.com/naszilla/bananas
medium: https://medium.com/reality-engines/bananas-a-new-method-for-neural-architecture-search-192d21959c0c
293 297
✏️ Multi-Graph Transformer for Free-Hand Sketch Recognition
https://github.com/PengBoXiangShang/multigraph_transformer
Paper: https://arxiv.org/abs/1912.11258v1
293 297
WELCOME TO THE DALI DATASET: a large Dataset of synchronised Audio, LyrIcs and vocal notes.
https://github.com/gabolsgabs/DALI
Paper: http://ismir2018.ircam.fr/doc/pdfs/35_Paper.pdf
Learning Singing From Speech
https://arxiv.org/abs/1912.10128v1
293 297
Develop an Intuition for Severely Skewed Class Distributions
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-intuition-skewed-class-distributions/
293 297
HSE Faculty of Computer Science and Yandex launch registration for the 3rd International Data Analysis Olympiad (IDAO 2020)
⚡️The platinum partner of IDAO 2020 is QIWI Russia
The Olympiad includes 2 parts:
📍Online Stage, 15 January – 11 February2020
📍Offline stage (Final), which will be held on 2–5 April in Yandex office, Moscow.
🌟We are calling for the world’s best teams!
Winners and prize-holders of IDAO 2020 will receive valuable prizes and gifts.
Learn more: https://idao.world/
293 297
RepPoints: Point Set Representation for Object Detection
Github: https://github.com/microsoft/RepPoints
Article: https://arxiv.org/abs/1904.11490
@ai_machinelearning_big_data
293 297
Horovod is a distributed deep learning training framework for TensorFlow, Keras, PyTorch, and Apache MXNet
https://github.com/horovod/horovod
https://lfai.foundation/press-release/2018/12/13/lf-deep-learning-welcomes-horovod-distributed-training-framework-as-newest-project/
293 297
Using a Convolutional Neural Network to Play Conway's Game of Life with Keras
https://kylewbanks.com/blog/conways-game-of-life-convolutional-neural-network-keras
GIthub: https://github.com/KyleBanks/conways-gol-cnn
Habr: https://habr.com/ru/post/481544/
@ai_machinelearning_big_data
293 297
Speeding up model with fusing batch normalization and convolution
http://learnml.today/speeding-up-model-with-fusing-batch-normalization-and-convolution-3
293 297
A new open benchmark for speech recognition with limited or no supervision
https://ai.facebook.com/blog/a-new-open-benchmark-for-speech-recognition-with-limited-or-no-supervision/
Code and dataset: https://ai.facebook.com/tools/libri-light
Full paper: https://arxiv.org/abs/1912.07875
293 297
ALBERT: A Lite BERT for Self-Supervised Learning of Language Representations
https://ai.googleblog.com/2019/12/albert-lite-bert-for-self-supervised.html
Github: https://github.com/google-research/ALBERT
293 297
VizSeq: A visual analysis toolkit for accelerating text generation research
https://ai.facebook.com/blog/vizseq-a-visual-analysis-toolkit-for-accelerating-text-generation-research/
Code: https://github.com/facebookresearch/vizseq
Learn more about Vizseq :
https://facebookresearch.github.io/vizseq/
293 297
Generative Teaching Networks: Accelerating Neural Architecture Search by Learning to Generate Synthetic Training Data
https://eng.uber.com/generative-teaching-networks/
Paper: https://arxiv.org/abs/1912.07768
293 297
TensorFlow 2 Tutorial: Get Started in Deep Learning With tf.keras
https://machinelearningmastery.com/tensorflow-tutorial-deep-learning-with-tf-keras/
293 297
Best of Machine Learning in 2019: Reddit Edition
https://heartbeat.fritz.ai/best-of-machine-learning-in-2019-reddit-edition-5fbb676a808
293 297
Improving Out-of-Distribution Detection in Machine Learning Models
https://ai.googleblog.com/2019/12/improving-out-of-distribution-detection.html
Dataset: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/genomics_ood
Paper: https://arxiv.org/abs/1906.02845
@ai_machinelearning_big_data
293 297
Results for Standard Classification and Regression Machine Learning Datasets
https://machinelearningmastery.com/results-for-standard-classification-and-regression-machine-learning-datasets/
@ArtificialIntelligencedl
293 297
Польза big data для медицины: случай в Лурдском медицинском центре Богоматери в Нью-Джерси.
В то время как пациент проходил обследование из-за нового приступа судороги, вызванного пропущенным приемом лекарств, врачи обнаружили, что мужчина имеет куда более серьезную проблему со здоровьем: фибрилляция предсердий.
Диагноз удалось поставить благодаря тому, что сотрудники отделения получили доступ к телефону пациента, а именно к приложению, сопряженному с его фитнес-трекером. Данные с приложения оказались ключевым фактором в определении диагноза, ведь на момент обследования у мужчины никаких сердечных отклонений обнаружено не было.
Как еще специалисты используют большие данные?
Запишись в SkillFactory на полный курс по Data Science. Здесь для обучения уже подготовили много-много практических заданий по Python, Math&Stat, Machine Learning, менеджменту ー спустя всего год ты будешь готов к старту успешной карьеры в Data Science!
Хотите учиться, практикуя? Узнайте подробности: https://clc.to/jeBkxg
А в честь наступающего Нового Года🎁 исполняем желания и раздаём подарки – до 23 декабря скидка на курс -40%!
293 297
Arithmetic, Geometric, and Harmonic Means for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/arithmetic-geometric-and-harmonic-means-for-machine-learning/
293 297
T5: Text-To-Text Transfer Transformer
Github: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer
Paper: https://arxiv.org/abs/1910.10683
@ai_machinelearning_big_data
