فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

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

شبکه: Machinelearningروسيا1 377فناوری و برنامه‌ها336...

📈 تحلیل کانال تلگرام Machinelearning

کانال Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 275 988 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 275 988 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.

275 988

مشترکین

-15724 ساعت

-8727 روز

-2 49930 روز

22 107

نمایش های پست

~ 17 69024 ساعت

~ 19 43548 ساعت

8.01%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

آرشیو پست ها

275 986

Data-driven организация: когда алгоритмы заменят людей? В Data-Driven подходе все принимаемые решения основаны на big data. Что это — просто мода на использование больших данных или действительно эффективный инструмент? А может, всего лишь хайповое название привычных вещей? Этой теме будет посвящен «Цифровой четверг» Х5. Дата: 30 сентября 10:00, онлайн Открытый разговор с экспертами рынка (X5 Group, Ростелеком, Яндекс.Музыка, Кинопоиск, НИУ ВШЭ, Segmento) о том, как и зачем становиться Data-Driven компанией, почему иногда кейсы работы с данными не приносят реальной пользы бизнесу и могут ли алгоритмы заменить людей? Участие бесплатное, но необходима регистрация. Подробнее про мероприятие тоже по ссылке.

275 986

🎩 Mr. TyDi: A Multi-lingual Benchmark for Dense Retrieval Mr. TyDi is a multi-lingual benchmark dataset built on TyDi, covering eleven typologically diverse languages. Github: https://github.com/castorini/mr.tydi Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08787 Tasks: https://paperswithcode.com/task/representation-learning @ai_machinelearning_big_data

275 986

🔍 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

275 986

🔍 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

275 986

✔️ 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

275 986

💡 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

275 986

👁 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

275 986

⏺ 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

275 986

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

275 986

🖊 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

275 986

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

275 986

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

275 986

⚪ 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

275 986

🧹 Overview of data cleaning methods https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/571606/ @ai_machinelearning_big_data

275 986

🎨 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

275 986

🔍 Contrastive Sensor Fusion Github: https://github.com/descarteslabs/contrastive_sensor_fusion Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05094v1 @ai_machinelearning_big_data

275 986

📹 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

275 986

👁 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

275 986

📸 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

275 986

How to automate Hadoop administration without excruciating pain https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/569762/ @ai_machinelearning_big_data