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 276 130 مشترک است و جایگاه 337 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 374 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 276 130 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 06 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -2 370 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -145 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.02% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.32% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 22 160 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 17 447 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 335 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 07 نوامبر, 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.
276 130
مشترکین
-14524 ساعت
-8617 روز
-2 37030 روز
آرشیو پست ها
276 116
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/
276 116
🖌 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
276 116
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
276 116
🦾 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
276 116
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
276 116
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.
276 116
📍 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
276 116
📹 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
276 116
Исследователи в области компьютерных наук могут получить миллион рублей от Яндекса!
До 20 марта открыт прием заявок на научную премию имени Ильи Сегаловича. Подать заявку могут студенты, аспиранты и научные руководители, которые занимаются распознаванием и синтезом речи, информационным поиском, машинным обучением, компьютерным зрением, обработкой естественного языка и машинным переводом.
Лауреаты премии получат:
— один миллион рублей
— оплачиваемую поездку на международную конференцию по AI
— гранты на использование сервисов Яндекс.Толока и Yandex DataSphere для своих исследований
Подробности по ссылке: https://clck.ru/amsXS
276 116
🔉 PortaSpeech: Portable and High-Quality Generative Text-to-Speech
Github: https://github.com/keonlee9420/PortaSpeech
Paper: https://arxiv.org/pdf/2109.15166v4.pdf
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ljspeech
@ai_machinelearning_big_data
276 116
📎 When Shift Operation Meets Vision Transformer: An Extremely Simple Alternative to Attention Mechanism
Github: https://github.com/microsoft/SPACH
Paper: https://arxiv.org/abs/2201.10801v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
276 116
⚪ Pearl: Parallel Evolutionary and Reinforcement Learning Library
Github: https://github.com/locuslab/convmixer
Paper: https://arxiv.org/pdf/2201.09568v1.pdf
@ai_machinelearning_big_data
276 116
Как устроены рекомендательные системы фильмов, музыки и лент в соц.сетях?
10 февраля в 18:00 пройдет открытый вебинар «Recommend or not recommend? Препарируем рекомендательные системы». На занятии вместе с Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбере, мы обсудим классические подходы к построению рекомендательных систем и реализуем один из них своими руками. Вы узнаете о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку в пару строк кода.
После урока вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» в OTUS по спец.цене.
Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/pfbg/
276 116
ConvMixer, an extremely simple model that is similar in spirit to the ViT and the even-more-basic MLP-Mixer
Github: https://github.com/locuslab/convmixer
Paper: https://arxiv.org/pdf/2201.09792v1.pdf
@ai_machinelearning_big_data
276 116
Курс «Аналитик данных» от Яндекс.Практикума — для тех, кто хочет освоить анализ данных с нуля и начать карьеру в IT.
За шесть месяцев студенты научатся:
— Выгружать, преобразовывать и очищать данные с помощью SQL-запросов.
— Создавать дашборды с помощью Tableau и других инструментов.
— Запускать А/В-тестирования для проверки гипотез.
— Рассчитывать ключевые метрики работы компании и оценивать их значимость.
— Решать бизнес-кейсы и взаимодействовать с командой.
Студенты будут работать над реальными задачами аналитиков: например, вычислят рыночную стоимость недвижимости в городе или определят самые популярные игровые направления. Применять теорию на практике будут под руководством профессионалов — аналитиков данных из Яндекса и других крупных IT-компаний.
А ещё студенты:
— изучат теорию и напишут код в интерактивном тренажёре,
— добавят в своё портфолио 13 реальных исследований для бизнеса,
— получат диплом о повышении квалификации,
— научатся писать резюме и проходить собеседования под руководством HR-специалистов.
Кураторы и команда поддержки помогут учиться регулярно, а найти единомышленников можно будет в сообществе одногруппников.
Пройдите бесплатный вводный модуль, чтобы понять, подходит ли вам обучение или нет.
276 116
🔥 The first high-performance self-supervised algorithm that works for speech, vision, and text
Github: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/main/examples/data2vec
Paper: https://ai.facebook.com/research/data2vec-a-general-framework-for-self-supervised-learning-in-speech-vision-and-language
Meta AI: https://ai.facebook.com/blog/the-first-high-performance-self-supervised-algorithm-that-works-for-speech-vision-and-text/
@ai_machinelearning_big_data
276 116
🔝 Omnivore: A Single Model for Many Visual Modalities
Github: https://github.com/facebookresearch/omnivore
Code: https://github.com/facebookresearch/omnivore/blob/main/inference_tutorial.ipynb
Paper: https://arxiv.org/abs/2201.08377
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/epic-kitchens-100
@ai_machinelearning_big_data
276 116
🚨 Как и где узнать актуальную информацию о конференциях из мира Big Data Science? Где узнавать интересные факты о жизни Data Science?
⚠️ Ответы на эти и другие вопросы возможно получить на канале Big Data Science [RU].
Также вы сможете:
📊 получить полезные советы для аналитиков
📆 анонсы митапов и хакатонов
📩 ссылки на статьи международных изданий
📚 рекомендации на полезные DS – инструменты
🗄 и множество другой полезной информации из жизни DS
Чтобы быть в курсе актуальной информации достаточно начать читать канал Big Data Science [RU].
Переходите по указанной ссылке и получите больше информации
👉🏻 https://t.me/bdscience_ru
276 116
💡 Introducing StylEx: A New Approach for Visual Explanation of Classifiers
Github: https://explaining-in-style.github.io/
Code: https://github.com/google/explaining-in-style
Article: https://ai.googleblog.com/2022/01/introducing-stylex-new-approach-for.html
Video: https://explaining-in-style.github.io/#video
@ai_machinelearning_big_data
276 116
✨ Uniformer: Unified Transformer for Efficient Spatiotemporal Representation Learning
Github: https://github.com/sense-x/uniformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2201.04676v1
Tasks: https://paperswithcode.com/dataset/kinetics-600
@ai_machinelearning_big_data
