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 293 306 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 293 306 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.
293 306
Подписчики
-21824 часа
-1 5287 дней
-6 46930 день
Архив постов
293 332
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Code: https://github.com/JWSoh/MZSR
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.12213v1
293 332
160+ Data Science Interview Questions
https://hackernoon.com/160-data-science-interview-questions-415s3y2a
293 332
Fast and Three-rious: Speeding Up Weak Supervision with Triplet Methods
FlyingSquid is a new framework for automatically building models from multiple noisy label sources.
Code: https://github.com/HazyResearch/flyingsquid
Blog: http://hazyresearch.stanford.edu/flyingsquid
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.11955v1
293 332
Imbalanced Classification Model to Detect Mammography Microcalcifications
https://machinelearningmastery.com/imbalanced-classification-model-to-detect-microcalcifications/
293 332
FreezeD: A Simple Baseline for Fine-tuning GANs
Simple Baseline for Fine-Tuning GANs
Code: https://github.com/sangwoomo/freezeD
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.10964
Datasets: https://vcla.stat.ucla.edu/people/zhangzhang-si/HiT/exp5.html
293 332
Using Reinforcement Learning in the Algorithmic Trading Problem
Trading with recurrent actor-critic reinforcement learning
Code: https://github.com/evgps/a3c_trading
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.11523v1
293 332
@itlecture - канал с бесплатными обучающими видео-лекциями по IT и технологиям, а так же записями крупных конференций на различные IT тематики как для новичков, так и для опытных айтишников.
Программирование, Искусственный Интеллект, DevOps, Clouds, Веб-Дизайн, Базы Данных и многое другое.
➡️ https://t.me/itlecture
293 332
Open Images V6 — Now Featuring Localized Narratives
Open Images is the largest annotated image dataset in many regards, for use in training the latest deep convolutional neural networks for computer vision tasks
https://ai.googleblog.com/2020/02/open-images-v6-now-featuring-localized.html
Open Images Dataset V6 + Extensions: https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
Localized Narratives Example: https://www.youtube.com/watch?v=mZqHVUstmIQ&feature=emb_logo
293 332
ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network
AdelaiDet is an open source toolbox for multiple instance-level detection applications.
Code: https://github.com/aim-uofa/adet
Paper: https://arxiv.org/pdf/2002.10200v1.pdf
293 332
How to Calibrate Probabilities for Imbalanced Classification
https://machinelearningmastery.com/probability-calibration-for-imbalanced-classification/
293 332
Exploring Transfer Learning with T5: the Text-To-Text Transfer Transformer
https://ai.googleblog.com/2020/02/exploring-transfer-learning-with-t5.html
Code: https://colab.research.google.com/github/google-research/text-to-text-transfer-transformer/blob/master/notebooks/t5-trivia.ipynb
Github: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer
293 332
Ищем Data Scientists, которые готовы принять методологический вызов и участвовать в хакатоне Яндекс.Недвижимости по анализу данных домов в Москве для повышения эффективности объявлений на классифайде. Очный этап 21-22 марта, регистрация для индивидуальных участников и команд до 10 марта на сайте: https://hacktherealty.ru/
293 332
JAX-based neural network library
https://github.com/deepmind/dm-haiku
Haiku Documentation: https://dm-haiku.readthedocs.io/en/latest/
293 332
A Gentle Introduction to the Fbeta-Measure for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/fbeta-measure-for-machine-learning/
293 332
Implementation of the BASIS algorithm for source separation with deep generative priors
This repository provides an implementation of the BASIS (Bayesian Annealed SIgnal Source) separation algorithm. BASIS separation uses annealed Langevin dynamics to sample from the posterior distribution of source components given a mixed signal.
Github: https://github.com/jthickstun/basis-separation
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.07942
293 332
В России запустился сервис «Манго» — это страховая компания, которая продает страховку квартир по подписке. Сервис использует алгоритмы машинного обучения,разработанные участниками нашего канала для подбора персонального предложения.
Как это работает?
- Вводите адрес — система автоматически подгрузит все данные о вашей квартире!
- Выбираете сумму покрытия.
- Готово! Полис в личном кабинете, а квартира и все вещи застрахованы от проблем 🙂
Никаких бумажек, договоров и поездок в офис, все онлайн. Сумму страхового покрытия можете изменить, если захотите, а в случае чего, выплату получите на карту. Работает по всей России!
Попробовать и получить 1 месяц подписки в подарок: https://clc.to/LkD4SA
293 332
The Microsoft Toolkit of Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding
Code: https://github.com/namisan/mt-dnn
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.07972v1
293 332
ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/zero-deepspeed-new-system-optimizations-enable-training-models-with-over-100-billion-parameters/
293 332
How to Develop an Imbalanced Classification Model to Detect Oil Spills
https://machinelearningmastery.com/imbalanced-classification-model-to-detect-oil-spills/
