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 293 260 подписчиков, занимая 326 место в категории Технологии и приложения и 1 276 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 293 260 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 366, а за последние 24 часа — -131, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.62% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 569 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 480 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 168.
- 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 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.
293 260
Подписчики
-13124 часа
-1 4647 дней
-6 36630 день
Архив постов
293 187
Depth Hints are complementary depth suggestions which improve monocular depth estimation algorithms trained from stereo pairs
code: https://github.com/nianticlabs/depth-hints
paper: https://arxiv.org/abs/1909.09051
dataset : https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/datasets/SceneFlowDatasets.en.html
293 187
Neural networks in NLP are vulnerable to adversarially crafted inputs.
We show that they can be trained to become certifiably robust against input perturbations such as typos and synonym substitution in text classification:
https://arxiv.org/abs/1909.01492
293 187
If you are programmer or a student / graduate or PHD. IF you have basic knowledge of higher mathematics, probability theory and python? If you dream to try yourself in Data Science?
MegaFon announces a competition for participation in the five-day intensive BigDataCamp!
You could become a participant in the training, just go through testing and write a motivation letter.
All details on the website: http://bigdatacamp.megafon.ru/
293 187
🗣 Using AI-generated questions to train NLP systems
https://ai.facebook.com/blog/research-in-brief-unsupervised-question-answering-by-cloze-translation/
code: https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedQA
paper: https://research.fb.com/publications/unsupervised-question-answering-by-cloze-translation/
293 187
🎲 Discrete Probability Distributions for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/discrete-probability-distributions-for-machine-learning/
293 187
🔍 DeepPavlov: An open-source library for end-to-end dialogue systems and chatbots
article: https://medium.com/tensorflow/deeppavlov-an-open-source-library-for-end-to-end-dialog-systems-and-chatbots-31cf26849e37
research: https://colab.research.google.com/github/deepmipt/dp_notebooks/blob/master/DP_tf.ipynb
code: https://github.com/deepmipt/DeepPavlov
293 187
NVIDIA Announces TensorRT 6; Breaks 10 millisecond barrier for BERT-Large
https://news.developer.nvidia.com/tensorrt6-breaks-bert-record/
293 187
A Gentle Introduction to Probability Distributions
https://machinelearningmastery.com/what-are-probability-distributions/
293 187
This AI Clears Up Your Hazy Photos
Double-DIP: Unsupervised Image Decomposition via Coupled Deep-Image-Priors
article: http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/DoubleDIP/
code: https://github.com/yossigandelsman/DoubleDIP
video: https://www.youtube.com/watch?v=qkHK1QdQ2Fk
293 187
On Extractive and Abstractive Neural Document Summarization with Transformer Language Models
https://arxiv.org/abs/1909.03186v1
293 187
The largest publicly available language model: CTRL has 1.6B parameters and can be guided by control codes for style, content, and task-specific behavior.
code: https://github.com/salesforce/ctrl
article: https://einstein.ai/presentations/ctrl.pdf
https://blog.einstein.ai/introducing-a-conditional-transformer-language-model-for-controllable-generation/
293 187
Facebook Research at Interspeech 2019
https://ai.facebook.com/blog/facebook-research-at-interspeech-2019/
Sequence-to-Sequence Speech Recognition with Time-Depth Separable Convolutions
https://research.fb.com/publications/sequence-to-sequence-speech-recognition-with-time-depth-separable-convolutions/
Unsupervised Singing Voice Conversion
https://research.fb.com/publications/unsupervised-singing-voice-conversion/
293 187
A Gentle Introduction to Uncertainty in Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/uncertainty-in-machine-learning/
293 187
Using Deep Learning to Inform Differential Diagnoses of Skin Diseases
http://ai.googleblog.com/2019/09/using-deep-learning-to-inform.html
293 187
PyTorch Meta-learning Framework for Researchers
https://github.com/learnables/learn2learn
learn2learn is a PyTorch library for meta-learning implementations
http://learn2learn.net
293 187
5 Reasons to Learn Probability for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/why-learn-probability-for-machine-learning/
293 187
Machine Learning for Physics and the Physics of Learning Tutorials
overview: https://www.ipam.ucla.edu/programs/workshops/machine-learning-for-physics-and-the-physics-of-learning-tutorials/
videos: https://www.ipam.ucla.edu/videos/
293 187
Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта!
Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? Приходите в SkillFactory на онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw (при поддержке NVIDIA Corporation).
Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др.
Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений.
Узнайте подробности: https://clc.to/7KlVNw
