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
293 625
Understanding Autoencoders With Examples
https://www.nbshare.io/notebook/86916405/Understanding-Autoencoders-With-Examples/
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Leveraging Machine Learning for Game Development
https://ai.googleblog.com/2021/03/leveraging-machine-learning-for-game.html
Habr: https://habr.com/ru/company/google/blog/553346/
@ai_machinelearning_big_data
293 625
EigenGAN
TensorFlow implementation of EigenGAN: Layer-Wise Eigen-Learning for GANs
Github: https://github.com/LynnHo/EigenGAN-Tensorflow
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.12476v1
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Token Labeling: Training a 85.4% Top-1 Accuracy Vision Transformer with 56M Parameters on ImageNet
Github: https://github.com/zihangJiang/TokenLabeling
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10858v2
@ai_machinelearning_big_data
293 625
🌐 MMDetection3D is an open source object detection toolbox based on PyTorch, towards the next-generation platform for general 3D detection
Github: https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10956v1
@ai_machinelearning_big_data
293 625
VideoGPT: Video Generation using VQ-VAE and Transformers
Github: https://github.com/wilson1yan/VideoGPT
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10157
Demo: https://gradio.app/g/AK391/VideoGPT
Latent Video Transformer: https://arxiv.org/abs/2006.10704
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Graph-based Neural Structured Learning in TFX | TensorFlow
https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/tfx/neural_structured_learning
Code: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/tutorials/tfx/neural_structured_learning.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
293 625
TediGAN: Text-Guided Diverse Face Image Generation and Manipulation in PyTorch.
Github: https://github.com/IIGROUP/TediGAN
Dataset: https://github.com/IIGROUP/Multi-Modal-CelebA-HQ-Dataset
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.08910v1
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Microsoft's ProphetNet-X: Large-Scale Pre-training Models for English, Multi-lingual, Dialog, and Code Generation
Code: https://github.com/microsoft/ProphetNet
Paper: https://arxiv.org/pdf/2001.04063.pdf
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Познайте дзен в Telegram-канале Zen of Python. Каждый день там публикуются полезные материалы по Python и связанным с ним технологиям.
Подписывайтесь: @zen_of_python
293 625
🔍 Zooming-Slow-Mo
Code: https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.07473
@ai_machinelearning_big_data
293 625
🔍 Zooming-Slow-Mo
Code: https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.07473
@ai_machinelearning_big_data
293 625
TensorFlow input pipelines | TensorFlow Core
https://www.tensorflow.org/guide/data
Code: https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/data.ipynb
293 625
Open Source Experimental Design Software in the Age of AI
Github: https://github.com/yunshengtian/AutoOED
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.05959
Project: https://www.autooed.org/
@ai_machinelearning_big_data
293 625
На любой работе бывает скучно. Получили задачу, сделали, отдали. И так минимум по 8 часов каждый день пять раз в неделю. Ну ладно, с перерывом на обед. А что, если добавить немного соревнований в привычный распорядок дел?
Есть предложение! Образовательная экосистема GeekBrains запускает новый курс — «Спортивный Data Science».
🧑🏫 Вместе с преподавателем вы разберете реальные задачи по анализе данных и машинному обучению, и в конце каждого занятия пройдете соревнование по пройденной теме на Kaggle.
Задачи будут из разных сфер: маркетинга, страхования, банкинга, медицины. Придется посоревноваться с другими участниками за лучший результат!
Что нужно знать:
• Математику на уровне вузов или курсов по Data Science
• Python и классические DS-библиотеки
• Классические алгоритмы машинного обучения
А вот что вы получите:
⭐️ Удостоверение о повышении квалификации
⭐️ Улучшенное резюме
⭐️ Шанс получить работу в престижной компании
Переходите по ссылке, регистрируйтесь на курс и выигрывайте!293 625
How to Perform Voice Gender Recognition using TensorFlow in Python
https://www.thepythoncode.com/article/gender-recognition-by-voice-using-tensorflow-in-python
Code: https://github.com/x4nth055/gender-recognition-by-voice
@ai_machinelearning_big_data
293 625
🧠 Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network
Github: https://github.com/HRNet/Lite-HRNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.06403
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Хотите связать свою карьеру с нейросетями? Или вы Data Scientist с опытом и хотите освоить новые технологии? Тогда предлагаем вам курсы "Deep learning. Basic" и "Computer vision"!
📍Выберите курс и пройдите тестирование, чтобы:
● оценить свои навыки
● занять место на курсе по специальной цене
● получить доступ к демо-урокам курса
👉🏻Пройти тестирование "Deep learning. Basic": https://otus.pw/EODp/
👉🏻Пройти тестирование "Computer vision": https://otus.pw/MO87/
293 625
PaddleGAN provides developers with high-performance implementation of classic and SOTA Generative Adversarial Networks
Github: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.05376v1
@ai_machinelearning_big_data
293 625
C 12 по 25 апреля приглашаем принять участие в EPAM Data Hiring Weeks!
Станьте частью команды EPAM и получите welcome-бонус в размере одного оклада.
Направления:
Big Data: https://epa.ms/EPAM-BigData-HiringWeek
Data Quality: https://epa.ms/EPAM-DataQuality-HiringWeek
Как подать заявку:
1. Заполните регистрационную форму и получите подтверждение;
2. Пройдите интервью и получите оффер в течение 24 часов.
Мы ценим ваше время, и эта одна из причин проведения мероприятия – не нужно долго ждать решения. После успешного прохождения интервью в течение 24 часов вам будет сделан оффер. Если вы примете его в период с 12 по 25 апреля, вы получите welcome-бонус.
