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 293 399 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
Архив постов
293 340
Magenta: Music and Art Generation with Machine Intelligence
Magenta is a research project exploring the role of machine learning in the process of creating art and music.
Github: https://github.com/tensorflow/magenta
Colab notebooks: https://colab.research.google.com/notebooks/magenta/hello_magenta/hello_magenta.ipynb
Paper: https://arxiv.org/abs/1902.08710v2
293 340
Neural Networks are Function Approximation Algorithms
https://machinelearningmastery.com/neural-networks-are-function-approximators/
293 340
FastText: stepping through the code
fastText is a library for efficient learning of word representations and sentence classification.
Article: https://medium.com/@mariamestre/fasttext-stepping-through-the-code-259996d6ebc4
Habr ru: https://habr.com/ru/post/492432/
Code: https://github.com/facebookresearch/fastText
293 340
🌐 Fast and Easy Infinitely Wide Networks with Neural Tangents
Neural Tangents is a high-level neural network API for specifying complex, hierarchical, neural networks of both finite and infinite width. Neural Tangents allows researchers to define, train, and evaluate infinite networks as easily as finite ones.
https://ai.googleblog.com/2020/03/fast-and-easy-infinitely-wide-networks.html
Colab notebook: https://colab.research.google.com/github/google/neural-tangents/blob/master/notebooks/neural_tangents_cookbook.ipynb#scrollTo=Lt74vgCVNN2b
Code: https://github.com/google/neural-tangents
Paper: https://arxiv.org/abs/1912.02803
293 340
On the Texture Bias for Few-Shot CNN Segmentation
This repository contains the code for deep auto-encoder-decoder network for few-shot semantic segmentation with state of the art results on FSS 1000 class dataset and Pascal 5i
Code: https://github.com/rezazad68/fewshot-segmentation
Paper: https://arxiv.org/abs/2003.04052v1
Download 1000-class dataset
293 340
Google just announced their new TensorFlow Developer Certificate, which is a great way to showcase your TF skills. Check it out
https://www.tensorflow.org/certificate
293 340
Lagrangian Neural Networks
In contrast to Hamiltonian Neural Networks, these models do not require canonical coordinates and perform well in situations where generalized momentum is difficult to compute
Code: https://github.com/MilesCranmer/lagrangian_nns
Paper: https://arxiv.org/abs/2003.04630v1
293 340
Big Data снова врывается в обычную жизнь.
Персонализированная система рекомендаций, разработанная с использованием больших данных, увеличивает доход Amazon до 30% в год. Как добиваться впечатляющих результатов в работе с помощью data-driven подхода?
Пройти курс по Data Science от SkillFactory! 12 месяцев обучения, за которые ты освоишь на практике:
– Python,
– Machine и deep learning,
– Data engineering,
– Менеджмент для Data Science.
Менторы и персональные тьюторы всегда на связи и готовы прийти на помощь; по итогам обучения у каждого студента готово портфолио из 10 проектов, а лучшие студенты будут трудоустроены в топовые компании.
🌷Весенняя распродажа в SkillFactory! Не упусти курс со скидкой -40%: https://clc.to/5GM6GQ
293 340
🎇Announcing TensorFlow Quantum: An Open Source Library for Quantum Machine Learning
https://ai.googleblog.com/2020/03/announcing-tensorflow-quantum-open.html
293 340
Action Segmentation with Joint Self-Supervised Temporal Domain Adaptation (PyTorch)
Code: https://github.com/cmhungsteve/SSTDA
Paper: https://arxiv.org/abs/2003.02824
293 340
Step-By-Step Framework for Imbalanced Classification Projects
https://machinelearningmastery.com/framework-for-imbalanced-classification-projects/
293 340
Measuring Compositional Generalization
https://ai.googleblog.com/2020/03/measuring-compositional-generalization.html
293 340
Simulating the Universe in TensorFlow
https://blog.tensorflow.org/2020/03/simulating-universe-in-tensorflow.html
293 340
A software toolkit for research on general-purpose text understanding models
jiant is a software toolkit for natural language processing research, designed to facilitate work on multitask learning and transfer learning for sentence understanding tasks
https://jiant.info/
Code: https://github.com/nyu-mll/jiant
Paper: https://arxiv.org/pdf/2003.02249v1.pdf
293 340
MARKOV CHAIN MONTE CARLO (MCMC) SAMPLING
https://www.tweag.io/posts/2019-10-25-mcmc-intro1.html
Habr ru: https://habr.com/ru/company/piter/blog/491268/
293 340
ML HACK - a Machine Learning hackathon in Saint-Petersburg!
On March 13-15, a large-scaled hackathon dedicated to Machine Learning will be held in St. Petersburg at the ITMO University.
48 hours
1 topic - ML
7 tasks
425k roubles
$150,000 for acceleration
Sign up here - http://mlhack.tech/
Join @mlhackitmo chat if you are looking for a team.
293 340
Sign Language Recognition with Deep Learning and PyTorch
https://theaisummer.com/Sign-Language-Recognition-with-PyTorch/
293 340
Deep Image Spatial Transformation for Person Image Generation
Pose-guided person image generation is to transform a source person image to a target pose.
Github: https://github.com/RenYurui/Global-Flow-Local-Attention
Paper: https://arxiv.org/abs/2003.00696v1
293 340
Better scalability with Cloud TPU pods and TensorFlow 2.1
https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/better-scalability-with-cloud-tpu-pods-and-tensorflow-2-1
TensorFlow Official Models: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official
293 340
5 причин стать специалистом в Data Science в 2020 году
1. Огромный спрос на профи
Data Scientists анализируют данные и прокачивают искусственный интеллект. С 2012 года спрос на эту профессию увеличился на 650%. Компании больше не хотят полагаться на гипотезы — им нужны точные данные для принятия решений и спецы, готовые с ними работать.
2. Карьерные перспективы
Мечтаешь работать в западной компании? Google, Amazon, Uber, Facebook — в этих корпорациях и в крупных российских компаниях открыто больше 2 000 вакансий для мастеров машинного обучения и работы с данными.
3. Высокая зарплата
Потребность в Data Scientists растет — и им готовы много платить. 200 000 рублей — средняя зарплата специалиста по работе с данными в России.
4. Гарантированное трудоустройство
Skillbox гарантирует трудоустройство всем студентам. Правда, специалиста в Data Science с готовыми проектами в портфолио и так с руками оторвут.
5. Полгода бесплатного обучения
Первый платёж только через 6 месяцев обучения!
На курсе «Профессия Data Scientist» от Skillbox тебя ждет много практики под руководством специалистов из NVIDIA, НИУ ВШЭ и ivi.ru. Сможешь освоить крутую профессию, даже если пока ничего не умеешь. Узнай подробности курса: https://clc.to/SVVAqg.
