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 293 602 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
آرشیو پست ها
293 523
Extreme Gradient Boosting (XGBoost) with R and Python
https://datascience-enthusiast.com/R/ML_python_R_part2.html
@ai_machinelearning_big_data
293 523
🦾 Robustness Gym is a Python evaluation toolkit for natural language processing.
Github: https://github.com/robustness-gym/robustness-gym
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04840v1
Project: https://robustnessgym.com/
@ai_machinelearning_big_data
293 523
🔥 Fast convolutional neural networks on FPGAs with hls4ml
Github: https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.05108v1
Documentation: https://fastmachinelearning.org/hls4ml/
@ai_machinelearning_big_data
293 523
🪐 A Bayesian neural network predicts the dissolution of compact planetary systems
Post/code: https://astroautomata.com/paper/bnn-instability-model/
API: https://github.com/dtamayo/spock
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04117
@ai_machinelearning_big_data
293 523
FaceX-Zoo: A PyTorch Toolbox for Face Recognition
Github: https://github.com/JDAI-CV/faceX-Zoo
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04407v2
@ai_machinelearning_big_data
293 523
Datasets
Datasets collected for network science, deep learning and general machine learning research.
Github: https://github.com/benedekrozemberczki/datasets
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.03091v1
@ai_machinelearning_big_data
293 523
🔝 Top 10 Computer Vision Papers 2020
https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html
@ai_machinelearning_big_data
293 523
🔝 Top 10 Computer Vision Papers 2020
https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html
293 523
TensorFlow Lite on GPU
https://www.tensorflow.org/lite/performance/gpu_advanced
@tensorflowblog
293 523
📛Sharded: A New Technique To Double The Size Of PyTorch Models
Article: https://towardsdatascience.com/sharded-a-new-technique-to-double-the-size-of-pytorch-models-3af057466dba
Habr ru: https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/536394/
ZeRO: Memory Optimizations Paper: https://arxiv.org/abs/1910.02054
@ai_machinelearning_big_data
293 523
🔇 Deep Noise Suppression Challenge – ICASSP 2021
Github: https://github.com/microsoft/DNS-Challenge
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.01902v1
Training and test datasets: https://github.com/microsoft/DNS-Challenge/tree/master/datasets
Challenge: https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/deep-noise-suppression-challenge-icassp-2021/
@ai_machinelearning_big_data
293 523
🦾 Volumetric Grasping Network.
Github: https://github.com/ethz-asl/vgn
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.01132
Video: https://www.youtube.com/watch?v=FXjvFDcV6E0&feature=youtu.be
@ai_machinelearning_big_data
293 523
🚀 DALL·E is a 12-billion parameter version of GPT-3 trained to generate images from text descriptions
Introduction: https://openai.com/blog/tags/multimodal/
Deepmind Blog: https://openai.com/blog/dall-e/
Github: https://github.com/openai/CLIP
Paper: https://cdn.openai.com/papers/Learning_Transferable_Visual_Models_From_Natural_Language.pdf
Colab: https://colab.research.google.com/github/openai/clip/blob/master/Interacting_with_CLIP.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
293 523
🦠 COVID-Affinity-Model
Github: https://github.com/AlexTS1980/COVID-Affinity-Model
Paper: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.12.29.20248987v1.full.pdf
@ai_machinelearning_big_data
293 523
Not All Memories are Created Equal: Learning to Expire
Github: https://github.com/lucidrains/learning-to-expire-pytorch
Paper: https://openreview.net/forum?id=ZVBtN6B_6i7
@ai_machinelearning_big_data
293 523
Первый сериал про Data Science в жанре edutainment!😱
В рамках чемпионата Alfa Battle 2.0 банк и партнеры позволили себе небольшой эксперимент и теперь мы наблюдаем за историей, как стажёр Денис только что прошел отбор в программу стажировок Альфа-Банка.
Нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение… О секретах использования больших данных в компаниях Альфа-Групп он узнает на встречах по обмену опытом, на которые попадает мистическим образом🔮
Персонажи и описываемые события являются реальными. Все трюки в сериале выполнены профессиональными дата-сайентистами компаний Альфа-Групп. Не пытайтесь повторить дома)
Cмотреть сериал - https://link.alfabattle.ru/TMSse
293 523
👁🗨 LambdaNetworks: Modeling long-range Interactions without Attention
New approach to image recognition that reaches SOTA on ImageNet
Github: https://github.com/leaderj1001/LambdaNetworks
Paper: https://openreview.net/forum?id=xTJEN-ggl1b
Fork: https://github.com/leaderj1001/LambdaNetworks
@ai_machinelearning_big_data
293 523
🗒 Machine Learning Cheat Sheets
https://sites.google.com/view/datascience-cheat-sheets
Machine Learning Animations: https://sites.google.com/view/mlingifs#h.341bzfgiuxfx
@ai_machinelearning_big_data
293 523
Хотите увидеть, как большие данные помогают врачам открывать революционные методы лечения? Узнать, как «простые айтишники» двигают медицину и фарминдустрию вперед? Нужен ли для этого диплом медвуза? А зарплаты высокие?
Приходите на онлайн-интенсив по Data Science в медицине от GeekBrains! Вас ждут два часа живого общения с преподавателем и море практики. Узнаете, как работает наука о данных, что такое биометрия и какие знания нужны для начала карьеры аналитика в медицине. В финале получите видеозапись занятия и сертификат о прохождении обучения.
Переходите по ссылке https://geekbrains.ru/link/Grq2wK, записывайтесь на интенсив и врывайтесь в одну из самых топовых профессий современности. И да, спойлер, зарплаты там — высокие.
Записаться
293 523
🎨 Colorization Transformer
Github: https://github.com/satoshiiizuka/siggraphasia2019_remastering
Results: http://iizuka.cs.tsukuba.ac.jp/projects/remastering/en/index.html
Paper: https://openreview.net/forum?id=5NA1PinlGFu
@ai_machinelearning_big_data
