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 276 321 подписчиков, занимая 336 место в категории Технологии и приложения и 1 372 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 276 321 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -1 958, а за последние 24 часа — -146, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.10%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.13% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 22 382 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 955 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 337.
- 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 05 ноября, 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.
276 321
Подписчики
-14624 часа
-8297 дней
-1 95830 дней
Архив постов
276 300
Пост для https://t.me/ai_machinelearning_big_data
Курс «Английский для аналитиков» 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 с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков.
• Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли.
• Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах.
• 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
276 300
Сколько нужно ждать, чтобы получить действительно стоящий оффер? Ждать не придётся — всё происходит за один день: интервью, этап отбора, предложение о работе.
Если это One Day Offer от Сбера🏃
Команда по работе с данными Сбера в поиске Data Scientists. Заявите о себе на фаст-интервью и получите работу в крупнейшем банке страны, если вы:
• Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer c опытом работы от 1 года (рассмотрят все кандидатуры — от уровня Junior до руководителей подразделений);
• готовы к решению масштабных задач на основе данных, аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Чем предстоит заниматься? Создавать информационные продукты для принятия решений во всех подразделениях Сбера.
Когда: 22 октября.
Где: онлайн.
Узнайте больше и заполните заявку ✅
276 300
Как дорасти до CDO, запустить стартап на основе ML и не свихнуться? Директор центра Big Data МТС Виктор Кантор обсудит с гостями подкаста «Техток».
Среди участников — успешные ИТ-специалисты из разных сфер: сооснователь data-стартапа Rubbles Александр Фонарев, CTO Ozon Антон Степаненко, R&D Project Manager в Skyeng Владислав Корнышев и многие другие. Честно поговорили о поиске себя, факапах, успехах и перспективах отрасли.
Ищите «Техток» на всех подкаст-площадках.
276 300
Как автоматизировать работу с ML-моделями в облаке? Узнайте на вебинаре!
⏰ Когда: 18 октября, 17:00 (мск)
📍 Регистрация
На вебинаре «Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT» вы узнаете, как автоматизировать процесс работы с ML-моделями в облаке, используя преднастроенные сервисы с платой за использованные ресурсы. Познакомитесь с Cloud ML Platform, облачной платформой, которая содержит инструменты для работы с данными и моделями — JupyterHub и MLflow, а также с AutoML-фреймворком FEDOT.
Спикеры:
- Александр Волынский, технический менеджер продукта, VK Cloud
- Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab, ИТМО
В программе:
- Введение в AutoML: для каких задач, как и когда использовать
- Машинное обучение в облаке: инструменты и инфраструктура для быстрого запуска проектов и экономии затрат
- AutoML на базе Open Source: разбираем на примере фреймворка FEDOT от ИТМО
- Сессия ответов на вопросы
276 300
ai_machinelearning_big_data
❓Хотите с пользой для проекта использовать технологии компьютерного зрения?
13 октября в 20:00 мск Антон Витвицкий, директор CV в компании Arria NLG, проведет открытый урок «Компьютерное зрение в спортивной видеоаналитике» в OTUS.
📚За 1,5 часа вместе с экспертом мы:
- Рассмотрим типовые задачи, которые ставит бизнес в сфере спортивной видеоаналитики
- Узнаем об основных подходах и моделях для решения подобных задач
- Поговорим о трекинге и идентификации игроков, оценке геометрии игровой площадки, распознавании игровых событий и активности игроков на основе видео.
💬 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Компьютерное зрение» и рассчитано на специалистов, которые уже знакомы с базовыми принципами нейросетей.
Для регистрации пройдите вступительный тест.
276 300
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
276 300
📎 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_data276 300
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/
276 300
🎓 YATO: Yet Another deep learning based Text analysis Open toolkit
pip install ylab-yato
⚙️ Github
📋 Paper
📌 Dataset
@ai_machinelearning_big_data276 300
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
276 300
📎 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
276 300
🔲 TensorStore
Novel open-source C++ / #Python library for storage/manipulation of high-dim data
⚙️ Github
🗒 Tutorial
📌 Google AI
🦾 Docs
@ai_machinelearning_big_data
276 300
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.
