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 275 899 مشترک است و جایگاه 336 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 377 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 275 899 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 07 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -2 499 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -157 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.01% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.41% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 22 107 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 17 690 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 342 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 08 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.
275 899
مشترکین
-15724 ساعت
-8727 روز
-2 49930 روز
آرشیو پست ها
275 866
🧠 Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network
Github: https://github.com/HRNet/Lite-HRNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.06403
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Хотите связать свою карьеру с нейросетями? Или вы Data Scientist с опытом и хотите освоить новые технологии? Тогда предлагаем вам курсы "Deep learning. Basic" и "Computer vision"!
📍Выберите курс и пройдите тестирование, чтобы:
● оценить свои навыки
● занять место на курсе по специальной цене
● получить доступ к демо-урокам курса
👉🏻Пройти тестирование "Deep learning. Basic": https://otus.pw/EODp/
👉🏻Пройти тестирование "Computer vision": https://otus.pw/MO87/
275 866
PaddleGAN provides developers with high-performance implementation of classic and SOTA Generative Adversarial Networks
Github: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.05376v1
@ai_machinelearning_big_data
275 866
C 12 по 25 апреля приглашаем принять участие в EPAM Data Hiring Weeks!
Станьте частью команды EPAM и получите welcome-бонус в размере одного оклада.
Направления:
Big Data: https://epa.ms/EPAM-BigData-HiringWeek
Data Quality: https://epa.ms/EPAM-DataQuality-HiringWeek
Как подать заявку:
1. Заполните регистрационную форму и получите подтверждение;
2. Пройдите интервью и получите оффер в течение 24 часов.
Мы ценим ваше время, и эта одна из причин проведения мероприятия – не нужно долго ждать решения. После успешного прохождения интервью в течение 24 часов вам будет сделан оффер. Если вы примете его в период с 12 по 25 апреля, вы получите welcome-бонус.
275 866
Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions
Github: https://github.com/lucidrains/siren-pytorch
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.09661
@ai_machinelearning_big_data
275 866
💬 New Facebook's Casual Conversations Dataset over 45,000 videos
Dataset: https://ai.facebook.com/datasets/casual-conversations-dataset/
Paper: https://ai.facebook.com/blog/shedding-light-on-fairness-in-ai-with-a-new-data-set/
@ai_machinelearning_big_data
275 866
🦏 DoubleML - Double Machine Learning in Python
Github: https://github.com/DoubleML/doubleml-for-py
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03220v1
Docs: https://docs.doubleml.org/stable/index.html
@ai_machinelearning_big_data
275 866
📗 New updates: Interpretable Machine Learning
A Guide for Making Black Box Models Explainable.
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Regularizing Generative Adversarial Networks under Limited Data
Github: https://github.com/google/lecam-gan
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03310
https://hytseng0509.github.io/lecam-gan/
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Обращаем внимание на новый официальный телеграм-канал с вакансиями @megafonjobs.
Кому полезно?
Разработчикам, data scientists, аналитикам, продуктологам, дизайнерам и другим экспертам в области IT и digital.
Зачем нужно?
Чтобы быть в курсе крутых вакансий компании, которая создает цифровые продукты для миллионов пользователей.
Почему интересно?
На канале публикуются самые топовые и горящие вакансии, а еще запланированы полезные материалы и инсайты на темы Digital и IT, интервью с руководителями МегаФона и многое другое.
Подписывайся на @megafonjobs, если готов принять карьерный вызов и выйти на новый профессиональный уровень!
275 866
Timers and Such: A Practical Benchmark for Spoken Language Understanding with Numbers
Github: https://github.com/speechbrain/speechbrain/tree/develop/recipes/timers-and-such
Dataset: https://zenodo.org/record/4623772#.YG08zhQzZs9
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.01604v1
@ai_machinelearning_big_data
275 866
15 апреля в 17:00 пройдет мероприятие Arrival Live, на котором команда Arrival впервые расскажет о том, как устроено автомобилестроение будущего: что находится под капотом автомобилей и в стенах фабрик компании. Не пропусти!
Предварительная регистрация поможет не забыть про митап и получить ссылку на онлайн-трансляцию, а также материалы по итогам митапа. Не пропусти – meetup.arrival.com
275 866
Audio-Visual Event Localization in Unconstrained Videos
https://sites.google.com/view/audiovisualresearch
Github: https://github.com/YapengTian/AVE-ECCV18
Paper: https://arxiv.org/abs/1803.08842
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Беспокоитесь о сохранности данных?
8 апреля в 11:00 приглашаем на вебинар «Commvault Intelligent Data Management. Больше чем просто backup».
∙ как свести к минимуму риски, сложность и расходы при развертывании системы защиты данных и резервного копирования
∙ как создать единую платформу управления данными
∙ как получить решение под ключ от одного поставщика
На вебинаре представим обновленный портфель решений для интеллектуального управления данными, а также поделимся лучшими практиками применения резервного копирования.
Регистрируйтесь: https://clck.ru/U7CqN
275 866
👁 Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking
Github: https://github.com/researchmm/Stark
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.17154v1
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Как устроиться на работу продактом и как её не потерять?
Узнаете 6 апреля в 19:00 на бесплатном интенсиве от ProductStar
Вместе с Ириной Гизитдиновой, Product Leader компании BPC, вы получите ответы на вопросы:
— Большая компания или стартап? Как проходить собеседования? На что обращают внимание? Какие совершаются типовые ошибки?
— Как измерить свой уровень? Как расти продакту? Как правильно подойти к прокачке своих навыков, чтобы больше "стоить" на рынке?
— Ошибки, которые могут стоить вам работы продакта.
Также каждому зрителю подарят чек-лист «Как пройти собеседование на должность продакт-менеджера»
Участие бесплатное, но регистрация обязательна
Зарегистрироваться на интенсив 👉 @ProductStarProductBot
275 866
EasyMocap is an open-source toolbox for markerless human motion capture from RGB videos
Github: https://github.com/zju3dv/EasyMocap
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.00340v1
@ai_machinelearning_big_data
275 866
⚡️ NeX: Real-time View Synthesis with Neural Basis Expansion
Github: https://github.com/nex-mpi/nex-code
Real-time View Synthesis with Python Code: https://analyticsindiamag.com/what-is-nex-guide-to-real-time-view-synthesis-with-python-code/
Project: https://nex-mpi.github.io/
Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05606.pdf
Video: https://www.youtube.com/watch?v=HyfkF7Z-ddA&ab_channel=SupasornSuwajanakorn
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Hyperbolic Graph Convolutional Auto-Encoders
Github: https://github.com/junhocho/HGCAE
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.16046
@ai_machinelearning_big_data
275 866
TransT - Transformer Tracking
Github: https://github.com/chenxin-dlut/TransT
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.15436
Model: https://drive.google.com/drive/folders/1GVQV1GoW-ttDJRRqaVAtLUtubtgLhWCE
@ai_machinelearning_big_data
