fa
Feedback
Machinelearning

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 294 200 مشترک است و جایگاه 332 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 275 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 294 200 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 29 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 445 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -277 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.73% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.47% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 22 736 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 16 089 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 175 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 30 ژوئن, 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.

294 200
مشترکین
-27724 ساعت
-1 6347 روز
-6 44530 روز
آرشیو پست ها

Площадка поможет обеспечить качество и скорость размеченных данных для моделей ML, а еще и по привлекательной стоимости 🤝 По
Площадка поможет обеспечить качество и скорость размеченных данных для моделей ML, а еще и по привлекательной стоимости 🤝 Полноценная платформа Elementary соединяет заказчиков и разметчиков, при этом у первых есть возможность заводить своих сотрудников и давать задания только им, если есть в этом необходимость. Важно! ✅ Заказчики платят только за качественный результат ✅ Наличие техподдержки 24/7 ✅ Возможность персональной кастомизации заданий ✅ Конфиденциальность данных Экономия времени с гарантией качества - отличное решение для высокопроизводительных моделей ML. Узнать больше на сайте

📎 Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems git clone https://github.com/DPS2022/diffusion-posterior-s
📎 Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems git clone https://github.com/DPS2022/diffusion-posterior-sampling cd diffusion-posterior-sampling ⚙️ Github 📋 Paper 📌 Dataset @ai_machinelearning_big_data

Справиться с дефицитом IT-инфраструктуры и снизить расходы на приобретение нового оборудования помогут облачные сервисы. Ваши
Справиться с дефицитом IT-инфраструктуры и снизить расходы на приобретение нового оборудования помогут облачные сервисы. Ваши данные будут надежно защищены в отказоустойчивом ЦОД TIER III в Москве. ☁️Облако за 990 руб. в месяц! Держим цены 2021 года - убедитесь сами с помощью калькулятора. Мы предлагаем облачные сервисы для бизнеса: • Вычислительные ресурсы по моделям IaaS/PaaS • Корпоративная почта • 1С в облаке • Хранение и резервное копирование данных • Платформа для совместной работы с документами • Информационная безопасность Оформите бесплатный тестовый доступ на нашем сайте. Приглашаем к сотрудничеству в рамках партнерской программы. 📞Тел: +7 495 260-10-82 🌏Сайт: https://nubes.ru/

🎓 YATO: Yet Another deep learning based Text analysis Open toolkit pip install ylab-yato ⚙️ Github 📋 Paper 📌 Dataset @ai_m
🎓 YATO: Yet Another deep learning based Text analysis Open toolkit pip install ylab-yato ⚙️ Github 📋 Paper 📌 Dataset @ai_machinelearning_big_data

Решение задач из области компьютерного зрения — одно из самых популярных направлений ML-разработки. А платформа ML Space — от
Решение задач из области компьютерного зрения — одно из самых популярных направлений ML-разработки. А платформа ML Space — отличный инструмент для работы дата-инженеров и дата-сайентистов. Однако для хорошей работы модели нужны качественно размеченные данные. Поэтому команда Cloud запускает бесплатный вебинар, чтобы вы узнали: ✅ как собрать и качественно разметить большие объемы данных для задач компьютерного зрения на примере датасета жестов HaGRID, который размещен в DataHub ML Space и доступен в пару кликов для обучения модели. ✅ спикеры поделятся лайфхаками по работе с краудсорсинговыми платформами и пайплайном обучения классификаторов. ✅ как можно применять датасет HaGRID: от лайков к онлайн-выступлению до управления автомобилем. Вебинар будет полезен: дата-инженерам, дата-сайентистам и всем, кто неравнодушен к машинному обучению. Регистрируйтесь на вебинар на нашем сайте

📎 Dilated Neighborhood Attention Transformer natural, flexible and efficient extension to NA that can capture more global co
📎 Dilated Neighborhood Attention Transformer natural, flexible and efficient extension to NA that can capture more global context and expand receptive fields exponentially at no additional cost. ⚙️ Github 🗒 Model 📋 Paper 📌 Dataset @ai_machinelearning_big_data

🔲 TensorStore Novel open-source C++ / #Python library for storage/manipulation of high-dim data ⚙️ Github 🗒 Tutorial 📌 Google AI 🦾 Docs @ai_machinelearning_big_data

Хотите научиться решать действительно важные для бизнеса задачи и проектировать всю необходимую ML-инфраструктуру? Валерий Ба
Хотите научиться решать действительно важные для бизнеса задачи и проектировать всю необходимую ML-инфраструктуру? Валерий Бабушкин (Head of Data Science в Blockchainꓸcom, ранее работал в Facebook, Alibaba, X5 Group, Яндекс) со своими друзьями — руководителями Data Science направлений в крупнейших компаниях — записал свой авторский курс по хардкорному ML. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения, настраивать мониторинги и оценивать эффективность алгоритмов. Сразу предупреждаем — придется интенсивно поработать. Но оно определённо того стоит, ведь знания прикладные: каждый модуль заканчивается разработкой ML-сервиса, который будет не стыдно показать будущему работодателю или адептам ODS. Переходите по ссылке и записывайтесь на курс до 3 октября — по промокоду AIML20 вы получите скидку 10% на полную оплату курса. А чтобы вы могли посмотреть, как обучение выглядит изнутри, мы подготовили бесплатную демоверсию.

🤗 SetFit - Efficient Few-shot Learning with Sentence Transformers An efficient and prompt-free framework for few-shot fine-t
🤗 SetFit - Efficient Few-shot Learning with Sentence Transformers An efficient and prompt-free framework for few-shot fine-tuning of Sentence Transformers (ST). python -m pip install setfit ⚙️ Github 🗒 Paper 📌 Blog 🦾 Model and Dataset @ai_machinelearning_big_data

🔄 VToonify: Controllable High-Resolution Portrait Video Style Transfer git clone https://github.com/williamyang1991/VToonify.git cd VToonify ⚙️ Github 💡 Colab 💻 Project 🗒 Paper 🦾 Dataset 🎞 Video @ai_machinelearning_big_data

Курс «Английский для разработчиков» от Яндекс Практикума Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь
Курс «Английский для разработчиков» от Яндекс Практикума Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: • Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе. • Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании. • Общение в процессе работ над кодом. Код-ревью, парное программирование, комментирование алгоритмических задач на собеседовании. • Общение с заказчиками. Уточнение технического задания, решение спорных ситуаций. • Нетворкинг. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли. • Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы. Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы.

🗣 Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Whisper is a general-purpose speech recognition model by Open A
🗣 Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Whisper is a general-purpose speech recognition model by Open AI. pip install git+https://github.com/openai/whisper.git ⚙️ Github 💡 Colab 💻 Model 🗒 Paper 🦾 Dataset ✴️ HABR @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Конец набора на курс Machine Learning. Professional — для людей со знанием высшей математики и знакомых с Python. ⚠️ Вам предстоит справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели в продакшн. 📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА: Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist За 5 месяцев вы освоите современные инструменты анализа данных и научитесь выстраивать полный пайплайн работы с данными 👉 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера. https://otus.pw/vsaA/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

🗒 Text2Light: Zero-Shot Text-Driven HDR Panorama Generation Text2Light can generate HDR panoramas in 4K+ resolution using free-form texts solely. conda env create -f environment.yml conda activate text2light ⚙️ Github 💡 Project 💻 Model 🗒 Paper 🦾 Tutorial @ai_machinelearning_big_data

Встречай самое захватывающее, яркое и масштабное IT-соревнование года. Это больше, чем хакатон. Регистрируйся на конкурс Лиде
Встречай самое захватывающее, яркое и масштабное IT-соревнование года. Это больше, чем хакатон. Регистрируйся на конкурс Лидеры цифровой трансформации, где тысячи представителей IT-профессий создают сервисы для улучшения жизни горожан. Тебя ждут: - Призовой фонд 20 000 000 ₽ - 10 задач и 2 недели на разработку - Подарки от партнеров и эксклюзивный мерч для финалистов - Грандиозный финал в формате двухдневного фестиваля - Возможность пилотирования твоего прототипа и создания стартапа В этом году участникам предстоит разработать ряд востребованных городом решений: от интерактивной карты ВДНХ и платформы для медицинской разметки до рекомендательных сервисов по размещению московских постаматов и выявлению перспективных производственных ниш. Подай заявку прямо сейчас: https://clck.ru/326ozW В Telegram-чате конкурса ты узнаешь подробности и найдешь команду https://t.me/leaders_2022

👁 Real-time Online Video Detection with Temporal Smoothing Transformers git clone --recursive git@github.com:zhaoyue-zephyru
👁 Real-time Online Video Detection with Temporal Smoothing Transformers git clone --recursive git@github.com:zhaoyue-zephyrus/TeSTra.git ⚙️ Github 🗒 Paper 🦾 Dataset @ai_machinelearning_big_data

20.09 @ai_machinelearning_big_data Работаете специалистом по машинному обучению и хотите расширить свои знания в области Comp
20.09 @ai_machinelearning_big_data Работаете специалистом по машинному обучению и хотите расширить свои знания в области Computer Vision? ⚡️ Начните осваивать необходимые навыки 22 сентября в 20:00 на открытом вебинаре «Сверточные нейронные сети» На занятии мы рассмотрим: ⁃ сверточную нейронную сеть ⁃ деконволюцию и субдискретизацию ⁃ Dropout и BatchNorm для сверток 📚 Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Computer Vision» и позволяет оценить качество материалов и познакомиться с преподавателем. Чтобы записаться на мероприятие 👉Пройдите вступительное тестирование

🛠 Omni-Dimensional Dynamic Convolution A novel multi-dimensional attention mechanism with a parallel strategy to learn compl
🛠 Omni-Dimensional Dynamic Convolution A novel multi-dimensional attention mechanism with a parallel strategy to learn complementary attentions for convolutional kernels. ⚙️ Github 🗒 Paper 🦾 Dataset @ai_machinelearning_big_data