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
276 293
🥇 The Complete Data Science Study Roadmap
➡️ Read
🎲 Statistics Fundamental by Josh Starmer
👨🎓 CS229 machine learning Stanford
@ai_machinelearning_big_data
276 293
Это — самый короткий путь к работе в SberDevices!
4 сентября участвуй в One Day Offer: пройди fast-интервью за 1 день и получи оффер мечты!
Кто мы? Создаём умные устройства, виртуальных ассистентов и другие продукты в области Speech Recognition, NLP, PLP SmartSearch. У нас очень сильная, а главное, драйвовая команда, в которой ты точно найдёшь проекты по душе!
Кого мы ищем? Специалистов в сферах Data Science, Machine Learning, data-аналитиков, data-инженеров. Опыт работы в DS/ML от 2 лет.
Что такое One Day Offer? Это возможность за 1 день заявить о себе, пройти все этапы отбора и получить предложение присоединиться к команде.
Узнай больше и оставь заявку здесь: http://sber.me/?p=1hcrz
276 293
✅ Awesome-Dataset-Distillation
Github: https://github.com/Guang000/Awesome-Dataset-Distillation
Awesome Computer Vision: https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.11311v1
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
@ai_machinelearning_big_data
276 293
🔥 Image as a Foreign Language: BEiT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks
Masked "language" modeling on images (Imglish), texts (English), and image-text pairs ("parallel sentences") in a unified manner.
Github: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/beit
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.10442v1
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/visual-genome
@ai_machinelearning_big_data
276 293
Надоело прыгать от инструмента к инструменту в процессе работы над машинным обучением?
☑️ 31 августа Cloud проводит бесплатный вебинар для дата-сайентистов, дата-инженеров и всех, кто сейчас в поиске удобного инструмента для полного цикла ML-разработки.
У каждого будет шанс:
▪️ вместе с экспертом пройти полный путь от загрузки данных на платформу ML Space до вывода модели в production;
▪️ узнать, что помогает сделать обучение моделей более прозрачным;
▪️ увидеть, как наша платформа ускоряет время разработки внутри команды Data Science;
▪️ разобрать практический кейс применения ML-решения;
▪️ узнать, как получить грант на тестирование платформы и убедиться в преимуществах самостоятельно.
Регистрируйтесь по ссылке и запускайте AI продукты до 30% быстрее!
276 293
Надоело прыгать от инструмента к инструменту в процессе работы над машинным обучением?
☑️ 31 августа Cloud проводит бесплатный вебинар для дата-сайентистов, дата-инженеров и всех, кто сейчас в поиске удобного инструмента для полного цикла ML-разработки.
У каждого будет шанс:
▪️ вместе с экспертом пройти полный путь от загрузки данных на платформу ML Space до вывода модели в production;
▪️ узнать, что помогает сделать обучение моделей более прозрачным;
▪️ увидеть, как наша платформа ускоряет время разработки внутри команды Data Science;
▪️ разобрать практический кейс применения ML-решения;
▪️ узнать, как получить грант на тестирование платформы и убедиться в преимуществах самостоятельно.
Регистрируйтесь по ссылке и запускайте AI продукты до 30% быстрее!
Зарегистрироваться
276 293
⚙️ Cold Diffusion: Inverting Arbitrary Image Transforms Without Noise
Github: https://github.com/arpitbansal297/cold-diffusion-models
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.09392v1
Cold-Diffusion: https://arxiv.org/abs/2208.09392
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/celeba
@ai_machinelearning_big_data
276 293
🎆 Unifying Visual Perception by Dispersible Points Learning
Conceptually simple, flexible, and universal visual perception head for variant visual task
Github: https://github.com/sense-x/unihead
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.08630v1
Model: https://drive.google.com/file/d/1TwFCog_PMd1HWA7s-s9pN2F_fgyMyR3x/view
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@ai_machinelearning_big_data
276 293
Новые быстрые IT-курсы от Практикума
Освоить новую профессию теперь можно на буткемпах — новых программах длительностью от 2 до 5 месяцев. Курсы подойдут тем, у кого нет опыта в программировании или анализе данных, но есть желание и время, чтобы интенсивно учиться.
На буткемпах от Практикума можно стать аналитиком данных, фронтенд-разработчиком, специалистом по Data Science или инженером по тестированию.
Особенности коротких программ:
- Еженедельное планирование с наставником.
Распределите нагрузку и поймёте, на чём нужно сфокусироваться.
- Наставник на связи весь день.
В течение ~8 учебных часов можете писать наставнику любые вопросы по заданиям.
- Вебинары каждую неделю.
Разберёте сложные темы, получите помощь с проектами и ответы на вопросы.
- Каникулы в середине курса.
Отдохнёте неделю — и закончите учёбу с новыми силами.
- Помощь с трудоустройством.
Научитесь писать резюме, составлять портфолио и искать вакансии.
Начните учиться бесплатно сейчас.
И регистрируйтесь на ближайший поток:
— для аналитиков данных и специалистов по Data Science — 8 сентября;
— для инженеров по тестированию и фронтенд-разработчиков — 1 сентября.
276 293
🧔 StyleFaceV - Official PyTorch Implementation
StyleFaceV produces high-fidelity identity-preserving face videos with vivid movements
Github: https://github.com/arthur-qiu/stylefacev
Project: http://haonanqiu.com/projects/StyleFaceV.html
Video: https://youtu.be/BZNLcD04-Fc
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.07862v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/faceforensics-1
@ai_machinelearning_big_data
276 293
⚡️ Старт набора на углубленный курс Machine Learning. Professional
Научитесь использовать методы машинного обучения и решайте бизнес-задачи!
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера.
Вам предстоит справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели в продакшн. За 5 месяцев вы освоите современные инструменты анализа данных и научитесь выстраивать полный пайплайн работы с данными.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist
💻 Открытый урок — NLP сегодня: от истоков до трансформеров, 5 сентября в 18:00
https://otus.pw/gfaE/
💻 Открытый урок —Out liar! Методы детекции аномалий в данных, 19 сентября в 18:00
https://otus.pw/FjRh/
Время прохождения теста ограниченно 20 минут
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ
https://otus.pw/tx6T/
276 293
🗣 Speech Enhancement and Dereverberation with Diffusion-based Generative Models
Github: https://github.com/sp-uhh/sgmse
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.05830v1
Pretrained checkpoints: https://drive.google.com/drive/folders/1CSnkhUSoiv3RG0xg7WEcVapyLuwDaLbe?usp=sharing
@ai_machinelearning_big_data
276 293
Осталась всего неделя до окончания приема документов в НИУ ВШЭ на очную онлайн-магистратуру Master of Computer Vision
Программа разработана учеными Вышки и ведущими экспертами Huawei, Itseez3D, Intel, Harman, Xperience.ai, участвующими в передовых исследованиях в области компьютерного зрения.
Методика преподавания такая же, как в офлайне, но с адаптацией к онлайн-формату, программы практикоориентированные и разрабатываются в тесной связке с ведущими компаниями на рынке.
Вас ждёт много практики, которая реально поможет стать крутым мл-специалистом, а также:
- участие в проектах компаний, 16 кейсов в своем портфолио;
- высокая степень адаптации к новой профессиональной среде;
- владение разделами компьютерных наук: анализа данных и машинного обучения, включая глубинное обучение; современными методами обработки, анализа и синтеза изображений и видео;
- умение работать над сложными задачами СV.
Возможно получение скидки на обучение до 70%.
Подробнее про онлайн-программы НИУ ВШЭ
276 293
🎼 ROC: A New Paradigm for Lyric-to-Melody Generation
Muzic is a research project on AI music that empowers music understanding and generation with deep learning and artificial intelligence.
Github: https://github.com/microsoft/muzic
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.05697v1
Project: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/ai-music/
@ai_machinelearning_big_data
276 293
16-18 сентября пройдет третий онлайн-хакатон от АО «Россельхозбанк» — AgroCode Hack 2022 🌳
Командам предстоить решить одну из трех технологичных задачи агроиндустрии:
🚜 Разработать алгоритм по определению границ кузова транспорта для комбайна при сборе урожая в задаче от «Ростсельмаш»;
🐮 Выявить закономерности заболеваний у коров и определить наименее эффективные протоколы по их лечению в рамках задачи от «Агроинтеллект»;
🍇 И создать сервис по поиску перспективных земель для выращивания винограда в Краснодарском крае в задаче от Terroir Concept.
Команды-победители смогут разделить призовой фонд в 1 400 000 рублей!💰
Регистрация и все подробности по ссылке276 293
LAMDA-SSL: Semi-Supervised Learning in Python
Github: https://github.com/ygzwqzd/lamda-ssl
Paper: https://arxiv.org/pdf/2208.04610.pdf
Docs: https://ygzwqzd.github.io/LAMDA-SSL
@ArtificialIntelligencedl
276 293
#спринт 11.8 ai_machinelearning_big_data Отдам САМ
⚡️ R — один из самых мощных языков для анализа данных.⚡️
В сочетании с удобством и быстродействием SQL Server получается мощная аналитическая платформа с привычной структурой БД и удобством анализа в R.
Как использовать MS SQL Server для аналитики данных с помощью мощного языка R?
🚀 Узнайте на открытом уроке в OTUS 16 августа в 20:00 мск.
На занятии мы разберем примеры аналитики данных и библиотек машинного обучения встроенных в SQL Server.
Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MS SQL Server Developer» и позволит познакомиться с экспертом.
👉🏼 Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/5rvH/
276 293
🐚 Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation with Overlapping BiLayers
Github: https://github.com/lkeab/BCNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.04438v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/bdd100k
Video: https://www.youtube.com/watch?v=iHlGJppJGiQ
@ai_machinelearning_big_data
276 293
Как стать магистром в области цифровых решений для юриспруденции?
Приходите в совместную магистратуру ВШЭ и Нетологии «LegalTech: автоматизация юридических процессов». Вы освоите весь процесс автоматизации юридической функции: от анализа текущего состояния до релиза высокотехнологичного продукта в компании.
Плюсы программы:
- Онлайн-обучение с преимуществами очного ― вы будете полноценным студентом ВШЭ, при этом сможете учиться в удобное время.
- Получите специализацию на выбор ― LegalOps или Legal Engineer.
- Пройдёте стажировку у партнёров из Мегафона, Райффайзенбанка, Крока и других.
Изучите программирование и анализ данных, познакомитесь с ведущими LegalTech-решениями и создадите свой проект.
Подать документы на программу можно до 19 августа. Изучить программу подробнее: https://netolo.gy/i3S
