Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Machinelearning
Открыть в 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning
Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 293 602 подписчиков, занимая 326 место в категории Технологии и приложения и 1 281 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 293 602 подписчиков.
Согласно последним данным от 02 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 464, а за последние 24 часа — -249, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.49%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.71% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 989 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 765 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 173.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 03 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
293 602
Подписчики
-24924 часа
-1 5267 дней
-6 46430 день
Архив постов
293 550
⭐ CelebA-Spoof: Large-Scale Face Anti-Spoofing Dataset with Rich Annotations
Github: https://github.com/Davidzhangyuanhan/CelebA-Spoof
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.12642v2
Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1OW_1bawO79pRqdVEVmBzp8HSxdSwln_Z
Video: https://www.youtube.com/watch?v=A7XjSg5srvI&t=4s&ab_channel=YuanhanZhang
@ai_machinelearning_big_data
293 550
XLA: Optimizing Compiler for Machine Learning
Tensorflow: https://www.tensorflow.org/xla
XLA Architecture: https://www.tensorflow.org/xla/architecture
Github: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/compiler/xla
Code: https://www.tensorflow.org/xla/tutorials/jit_compile
@ai_machinelearning_big_data
293 550
Обучаете нейронки и работаете с Big Data?
Тогда у Яндекса для вас есть DataSphere — новая облачная среда для ML-разработки и анализа данных
🔥Почему ее стоит попробовать:
⏳ Не нужно торопиться из-за временных ограничений, ноутбуки там никуда не пропадают.
💸 Стартовый грант на 3 000 ₽ каждому новому пользователю. Его хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU.
🧾 Когда грант закончится — Pay as you Go — платите только за вычисления.
🖥 Отлично знакомый многим из нас интерфейс Jupyter Notebook и документация на русском.
☁️ Бессерверные технологии, благодаря которым ML становится значительно дешевле всего, что было раньше.
✅ Есть NVIDIA V100 в конфигурациях с одной и четырьмя картами, и можно бесшовно переключаться c CPU на GPU без потери прогресса.
В DataSphere можно работать одному и в командах, использовать для работы, учебы и личных проектов!
👉Начните бесплатно по ссылке: https://ya.cc/t/_x6MO5uYMCUBX
Любые вопросы задавайте ребятам в официальном чате DataSphere — продуктовая команда проекта оперативно там отвечает: https://t.me/yandex_datasphere
293 550
When Attention Meets Fast Recurrence: Training Language Models with Reduced Compute
Github: https://github.com/asappresearch/sru
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.12459v1
Project: https://www.asapp.com/blog/reducing-the-high-cost-of-training-nlp-models-with-sru/
@ai_machinelearning_big_data
293 550
🚀 DALL-E Zero-Shot Text-to-Image Generation
Github: https://github.com/openai/DALL-E
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.12092
OpenAi: https://openai.com/blog/dall-e/
@ai_machinelearning_big_data
293 550
🔥 Model Search by Google
Automatically build and deploy state-of-the-art machine learning models on structured data.
Github: https://github.com/google/model_search
Paper: https://pdfs.semanticscholar.org/1bca/d4cdfbc01fbb60a815660d034e561843d67a.pdf
Project: https://cloud.google.com/automl-tables
@ai_machinelearning_big_data
293 550
Unbiased Teacher for Semi-Supervised Object Detection
Github: https://github.com/facebookresearch/unbiased-teacher
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.09480
Project: https://ycliu93.github.io/projects/unbiasedteacher.html
@ai_machinelearning_big_data
293 550
🕹 Mastering Atari with Discrete World Models
Github: https://github.com/danijar/dreamerv2
Google research: https://ai.googleblog.com/2021/02/mastering-atari-with-discrete-world.html
Paper: https://arxiv.org/abs/2010.02193
@ai_machinelearning_big_data
293 550
💻 Как быстро вырасти до миддл-аналитика?
На курсе "Python для анализа данных" от Skyeng за 2 месяца вы научитесь решать типовые задачи аналитики данных быстро и изящно с помощью самого популярного в мире языка программирования.
Получить бесплатную консультацию и записаться на курс со скидкой 50%👇🏻
https://go.skyeng.ru/t.me_zen_of_python
Остались вопросы - пишите на @SkySkillsbot
293 550
📍TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN
Github: https://github.com/VITA-Group/TransGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.07074
@ai_machinelearning_big_data
293 550
💪 These Neural Networks Have Superpowers!
Github: https://github.com/CompVis/taming-transformers
Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis: https://compvis.github.io/taming-transformers/
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.09841
Video: https://www.youtube.com/watch?v=o7dqGcLDf0A&ab_channel=TwoMinutePapers
@ai_machinelearning_big_data
293 550
Задача для всех, кто в теме AR/VR технологий
Создай решение с трехмерным виртуальным ассистентом экосистемы Сбера на онлайн-хакатоне. 15 команд в финале в рамках трека сразятся за призовой фонд 250 тысяч рублей.
Подать заявку и узнать больше деталей о задаче можно на сайте sbercode.tech/arvr-lab/
293 550
👁 18 All-Time Classic Open Source Computer Vision Projects for Beginners
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/09/18-open-source-computer-vision-projects-beginners/
@ai_machinelearning_big_data
293 550
Если разработчик знаком со структурами данных и алгоритмами, ему проще стать инженером. Алгоритмическая подготовка — это умение быстро думать и писать работающий код.
За 4 месяца вы напишете много кода, научитесь оценивать эффективность решений, потренируетесь на практических заданиях и пройдёте учебное собеседование.
Вас ждёт:
- Бесплатная вступительная часть. Решите задачи и проверьте свои знания.
- Полноценный тренажёр от Яндекс.Практикума. Вся теория в собственной среде для обучения.
- Практика на Яндекс.Контесте — специальной платформе для проверки алгоритмических задач.
- Поддержка наставников и код-ревьюеров.
- Программа профессиональной акселерации и помощь с трудоустройством.
Узнайте больше на сайте. Начните, а мы поддержим!
https://praktikum.yandex.ru/algorithms/
293 550
🧪 Alchemy: A structured task distribution for meta-reinforcement learning
Deepmind: https://deepmind.com/research/publications/alchemy
Github: https://github.com/deepmind/dm_alchemy
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02926
@ai_machinelearning_big_data
293 550
🚀 High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization
Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/nfnets
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.06171v1
@ai_machinelearning_big_data
293 550
🔊 Deep Perceptual Audio Metric (DPAM)
Github : https://github.com/pranaymanocha/PerceptualAudio
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.05109v1
Website: https://pixl.cs.princeton.edu/pubs/Manocha_2021_CCL/index.php
Video: https://www.youtube.com/watch?v=yOceeut_4Gg&ab_channel=PranayManocha
@ai_machinelearning_big_data
293 550
Internet of things (IoT) — то самое будущее, которое «уже здесь». Умные гаджеты захватили не только наше воображение, но и реальность. Они контролируют домашний микроклимат, регулируют освещение, делают уборку, экономят воду и электричество. Специалисты, которые разрабатывают такие системы, нужны многим компаниям и стартапам.
Если хотите стать востребованным профессионалом в перспективной IT-сфере — приходите на курс «Интернет вещей» от GeekBrains. Научитесь работать в Git и Linux, кодить на языке программирования С, разбираться в архитектурах микроконтроллеров. Минимум теории — максимум практики. Скучно точно не будет.
Первые 6 месяцев учеба бесплатная. В подарок — купон на покупку рабочего оборудования.
Подробнее о курсе
293 550
🎨 Colorization Transformer by Google
💻 Github: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/coltran
📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2102.04432v1
🌐 Pre-trained model: https://console.cloud.google.com/storage/browser/gresearch/coltran;tab=objects?pli=1&prefix=&forceOnObjectsSortingFiltering=false
@ai_machinelearning_big_data
