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 293 687 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 293 687 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.
293 687
مشترکین
-23524 ساعت
-1 5517 روز
-6 44430 روز
آرشیو پست ها
293 650
🔍 TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection
Github: https://github.com/fcjian/TOOD
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.07755v2
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
293 650
🔍 TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection
Github: https://github.com/dvlab-research/panopticfcn
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.07755v2
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
293 650
✔️ Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation
Github: https://github.com/dvlab-research/panopticfcn
Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.00720.pdf
Methods: https://paperswithcode.com/method/fcn
@ai_machinelearning_big_data
293 650
💡 X-modaler: A Versatile and High-performance Codebase for Cross-modal Analytics
Github: https://github.com/yehli/xmodaler
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08217v1
Project: https://xmodaler.readthedocs.io/en/latest/
@ai_machinelearning_big_data
293 650
👁 MMOCR: A Comprehensive Toolbox for Text Detection, Recognition and Understanding
MMOCR is an open-source toolbox based on PyTorch and mmdetection for text detection, text recognition
Github: https://github.com/open-mmlab/mmocr
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.06543v1
Documentation: https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/
@ai_machinelearning_big_data
293 650
⏺ Towards Interpretable Deep Metric Learning with Structural Matching
Github: https://github.com/wl-zhao/diml
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05889v1
RevisitDML: https://github.com/wl-zhao/diml
@ai_machinelearning_big_data
293 650
Oriented R-CNN for Object Detection
Github: https://github.com/jbwang1997/OBBDetection
BboxToolkit: https://github.com/jbwang1997/BboxToolkit
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227
@ai_machinelearning_big_data
293 650
🖊 Как внедряются элементы машинного обучения в службу поддержки: об этом рассказал Яндекс Go в новой статье на VC.
Внутри можно узнать, каких результатов добилась компания и какие задачи решила благодаря SupportAI:
VC: https://vc.ru/yandex.go/280385-yandeks-uluchshil-kachestvo-pismennoy-podderzhki-polzovateley-i-sokratil-rashody-bolee-chem-na-45
@ai_machinelearning_big_data
293 650
Multiscale Vision Transformers: A hierarchical architecture for representing image and video information
Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/multiscale-vision-transformers-an-architecture-for-modeling-visual-data/
Code: https://github.com/facebookresearch/SlowFast
Pytorch video: https://github.com/facebookresearch/pytorchvideo
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227
@ai_machinelearning_big_data
293 650
ESPnet: end-to-end speech processing toolkit
Github: https://github.com/espnet/espnet
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09011v2
Notebook: https://github.com/espnet/notebook
@ai_machinelearning_big_data
293 650
⚪ SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation (SIGGRAPH 2021)
Github: https://github.com/liruihui/sp-gan
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.04476v1
Project: https://liruihui.github.io/publication/SP-GAN/
@ai_machinelearning_big_data
293 650
🧹 Overview of data cleaning methods
https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/571606/
@ai_machinelearning_big_data
293 650
🎨 Paint Transformer: Feed Forward Neural Painting with Stroke Prediction
Github: https://github.com/huage001/painttransformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.03798
Paddle Implementation: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
@ai_machinelearning_big_data
293 650
🔍 Contrastive Sensor Fusion
Github: https://github.com/descarteslabs/contrastive_sensor_fusion
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05094v1
@ai_machinelearning_big_data
293 650
📹 Internal Video Inpainting by Implicit Long-range Propagation
Github: https://github.com/Tengfei-Wang/Implicit-Internal-Video-Inpainting
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.01912v1
4k Data: https://github.com/Tengfei-Wang/Annotated-4K-Videos
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/videoremoval4k
@ai_machinelearning_big_data
293 650
👁 Improving Contrastive Learning by Visualizing Feature Transformation
Github: https://github.com/DTennant/CL-Visualizing-Feature-Transformation
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02982
@ai_machinelearning_big_data
293 650
📸 Physics-based Noise Modeling for Extreme Low-light Photography
Github: https://github.com/Vandermode/ELD
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02158v1
Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1CT2Ny9W9ArdSQaHNxC5hGwav9lZHoqJa?usp=sharing
@ai_machinelearning_big_data
293 650
How to automate Hadoop administration without excruciating pain
https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/569762/
@ai_machinelearning_big_data
293 650
▶️ Deepminds's Perceiver: General Perception with Iterative Attention
General architecture that works on many kinds of data
https://deepmind.com/blog/article/building-architectures-that-can-handle-the-worlds-data
Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/perceiver
Colab: https://colab.research.google.com/github/deepmind/deepmind_research/blob/master/perceiver/colabs/masked_language_modelling.ipynb
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03206
@ai_machinelearning_big_data
293 650
Создайте систему биометрии — попробуйте себя в роли дата-сайентиста!
На бесплатном воркшопе от онлайн-магистратуры МГУ «Искусственный интеллект и цифровые технологии» вы узнаете:
▪️Как построить систему распознавания лиц с помощью Python
▪️Как выполнять тестовые задания и проходить собеседования
▪️Как эффективно изучать Data Science
Подключайтесь на онлайн-трансляцию 5 августа в 19:00 по МСК
Регистрируйтесь сейчас, чтобы не пропустить воркшоп:
https://u.to/w66BGw
