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

Сеть:Machinelearning Россия1 283 Технологии и приложения326...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 293 399 подписчиков, занимая 326 место в категории Технологии и приложения и 1 283 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 293 399 подписчиков.

Согласно последним данным от 03 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 469, а за последние 24 часа — -218, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.32%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.77% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 487 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 937 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 169.
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 04 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.

293 399

Подписчики

-21824 часа

-1 5287 дней

-6 46930 день

21 487

Просмотры поста

~ 16 93724 часа

~ 18 77448 часов

7.32%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

293 419

Real-Time Face Mask Detector with Python, OpenCV, Keras https://data-flair.training/blogs/face-mask-detection-with-python/ Dataset: https://data-flair.training/blogs/download-face-mask-data/ Code: https://data-flair.training/blogs/download-face-mask-detector-project-source-code/ @ai_machinelearning_big_data

293 419

Accelerating 3D Deep Learning with PyTorch3D PyTorch3D provides efficient, reusable components for 3D Computer Vision research with PyTorch. Code: https://github.com/facebookresearch/pytorch3d Paper: https://arxiv.org/abs/2007.08501v1 Mesh R-CNN: https://github.com/facebookresearch/meshrcnn @ai_machinelearning_big_data

293 419

Real Time Object Measurement Object measurement using OpenCV and Python. We will use an A4 paper as our guide and find the width and height of objects. https://www.murtazahassan.com/real-time-object-measurement/

293 419

⚡️23 июля в 20:00 состоится демо-урок «Логистическая регрессия для классификации данных». За 1,5 часа вы: ● Обсудите основы регрессионных моделей ● Узнаете, как устроена логистическая регрессия ● Разберёте, какие разделы математики используются для ее построения ● Поймёте, как улучшить этот классификатор. Занятие является частью курса «Математика для Data Science. Продвинутый уровень». Приходите получить полезные знания, познакомиться с преподавателем и оценить формат обучения. 👉Для регистрации пройдите вступительный тест, который поможет сориентироваться в уровне вашей подготовки: https://otus.pw/3Cnd/

293 419

Indoor SfMLearner The unsupervised depth estimation task in indoor environments. Github: https://github.com/svip-lab/Indoor-SfMLearner Paper: https://arxiv.org/abs/2007.07696v1

293 419

Крутой Data-scientist, Python-разработчик или аналитик? 😎 DigitalSuperHero ждет вас! Регистрируйтесь на онлайн-хакатон по Кибербезопасности и FinTech. Fintech & Security Superhero пройдет 1–8 августа. Призовой фонд: 700 000 рублей! 🏆Победители получат денежный приз, возможность пилотирования проекта, поддержку от iHub, оффер на работу и попадут на Всероссийский финальный хакатон, который пройдет в сентябре. На хакатоне Fintech & Security Superhero вы сможете посоперничать с другими командами в двух видах задач:: ● Автоматизировать ежедневные рутинные операции эксперта по кибербезопасности ● Создать новые сервисы для банка. Подавайте заявку до 27 июля тут: dshkazan.ru/its P.S. А еще у нас есть телеграм-канал, где выкладываем свежие новости о хакатонах: https://t.me/dshkzn

293 419

Fast and Accurate Neural CRF Constituency Parsing To improve the parsing performance,hee introduced a new scoring architecture based on boundary representation and biaffine attention, and a beneficial dropout strategy. Github: https://github.com/yzhangcs/parser Paper: https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/560

293 419

PyTorch LSTM: Text Generation Tutoria https://www.kdnuggets.com/2020/07/pytorch-lstm-text-generation-tutorial.html

293 419

Всем привет! Приходите в эту пятницу (17 июля) на онлайн-митап PRO_DS. На митапе Петр Ермаков (Datagym) расскажет как быстро построить дашборд из Jupyter notebook-а, Валентин Малых из Huawei расскажет про проект по анализу естественного языка Russian GLUE, а Ильдар Сафило из МТС расскажет про A/B тестирование на малых выборках. Регистрация через онлайн-чат в телеграме - https://t.me/joinchat/GBqmrko6rAOuyq_gI-hrpg

293 419

Using machine learning in the browser to lip sync to your favorite songs https://blog.tensorflow.org/2020/07/using-machine-learning-in-browser-to-lip-sync.html MediaPipe Face Mesh: https://google.github.io/mediapipe/solutions/face_mesh.html Github: https://github.com/google/mediapipe

293 419

Google at ICML 2020 https://ai.googleblog.com/2020/07/google-at-icml-2020.html

293 419

Free MIT Courses and book on Calculus: The Key to Understanding Deep Learning Course: https://ocw.mit.edu/resources/res-18-005-highlights-of-calculus-spring-2010/ @ai_machinelearning_big_data

293 419

Auto-Sklearn 2.0: The Next Generation auto-sklearn is an automated machine learning toolkit and a drop-in replacement for a scikit-learn estimator. Github: https://github.com/automl/auto-sklearn Paper: https://arxiv.org/pdf/2007.04074.pdf

293 419

TensorFlow 2 meets the Object Detection API https://blog.tensorflow.org/2020/07/tensorflow-2-meets-object-detection-api.html

293 419

YOLOv5 YOLOv5 improves accessibility for realtime object detection. https://blog.roboflow.ai/yolov5-is-here/ Tutorial: https://blog.roboflow.ai/how-to-train-yolov5-on-a-custom-dataset/ Github: https://github.com/ultralytics/yolov5 Colab : https://colab.research.google.com/drive/1gDZ2xcTOgR39tGGs-EZ6i3RTs16wmzZQ Video: https://www.youtube.com/watch?v=MdF6x6ZmLAY&feature=youtu.be

293 419

EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning EagleEye achieves better pruning performance than all of the studied pruning algorithms in our experiments. Github: https://github.com/anonymous47823493/EagleEye Paper: https://arxiv.org/abs/2007.02491v1

293 419

4 Automatic Outlier Detection Algorithms in Python https://machinelearningmastery.com/model-based-outlier-detection-and-removal-in-python/ @ai_machinelearning_big_data

293 419

Deep Single Image Manipulation http://www.vision.huji.ac.il/deepsim/ Code: https://github.com/eliahuhorwitz/DeepSIM Paper: https://arxiv.org/abs/2007.01289

293 419

Text Classification with PyTorch A baseline model with LSTMs Article: https://medium.com/@fer.neutron/text-classification-with-pytorch-7111dae111a6 Code: https://github.com/FernandoLpz/Text-Classification-LSTMs-PyTorch @ai_machinelearning_big_data

293 419

PyTorch Multi-GPU Metrics Library and More in New PyTorch Lightning Release https://www.kdnuggets.com/2020/07/pytorch-multi-gpu-metrics-library-pytorch-lightning.html