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 275 899 подписчиков, занимая 336 место в категории Технологии и приложения и 1 377 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 275 899 подписчиков.
Согласно последним данным от 07 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -2 499, а за последние 24 часа — -157, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.01%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.41% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 22 107 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 690 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 342.
- 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 08 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.
275 899
Подписчики
-15724 часа
-8727 дней
-2 49930 дней
Архив постов
275 866
🧠 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
275 866
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/
275 866
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
275 866
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.
275 866
Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions
Github: https://github.com/lucidrains/siren-pytorch
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.09661
@ai_machinelearning_big_data
275 866
💬 New Facebook's Casual Conversations Dataset over 45,000 videos
Dataset: https://ai.facebook.com/datasets/casual-conversations-dataset/
Paper: https://ai.facebook.com/blog/shedding-light-on-fairness-in-ai-with-a-new-data-set/
@ai_machinelearning_big_data
275 866
🦏 DoubleML - Double Machine Learning in Python
Github: https://github.com/DoubleML/doubleml-for-py
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03220v1
Docs: https://docs.doubleml.org/stable/index.html
@ai_machinelearning_big_data
275 866
📗 New updates: Interpretable Machine Learning
A Guide for Making Black Box Models Explainable.
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Regularizing Generative Adversarial Networks under Limited Data
Github: https://github.com/google/lecam-gan
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03310
https://hytseng0509.github.io/lecam-gan/
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Обращаем внимание на новый официальный телеграм-канал с вакансиями @megafonjobs.
Кому полезно?
Разработчикам, data scientists, аналитикам, продуктологам, дизайнерам и другим экспертам в области IT и digital.
Зачем нужно?
Чтобы быть в курсе крутых вакансий компании, которая создает цифровые продукты для миллионов пользователей.
Почему интересно?
На канале публикуются самые топовые и горящие вакансии, а еще запланированы полезные материалы и инсайты на темы Digital и IT, интервью с руководителями МегаФона и многое другое.
Подписывайся на @megafonjobs, если готов принять карьерный вызов и выйти на новый профессиональный уровень!
275 866
Timers and Such: A Practical Benchmark for Spoken Language Understanding with Numbers
Github: https://github.com/speechbrain/speechbrain/tree/develop/recipes/timers-and-such
Dataset: https://zenodo.org/record/4623772#.YG08zhQzZs9
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.01604v1
@ai_machinelearning_big_data
275 866
15 апреля в 17:00 пройдет мероприятие Arrival Live, на котором команда Arrival впервые расскажет о том, как устроено автомобилестроение будущего: что находится под капотом автомобилей и в стенах фабрик компании. Не пропусти!
Предварительная регистрация поможет не забыть про митап и получить ссылку на онлайн-трансляцию, а также материалы по итогам митапа. Не пропусти – meetup.arrival.com
275 866
Audio-Visual Event Localization in Unconstrained Videos
https://sites.google.com/view/audiovisualresearch
Github: https://github.com/YapengTian/AVE-ECCV18
Paper: https://arxiv.org/abs/1803.08842
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Беспокоитесь о сохранности данных?
8 апреля в 11:00 приглашаем на вебинар «Commvault Intelligent Data Management. Больше чем просто backup».
∙ как свести к минимуму риски, сложность и расходы при развертывании системы защиты данных и резервного копирования
∙ как создать единую платформу управления данными
∙ как получить решение под ключ от одного поставщика
На вебинаре представим обновленный портфель решений для интеллектуального управления данными, а также поделимся лучшими практиками применения резервного копирования.
Регистрируйтесь: https://clck.ru/U7CqN
275 866
👁 Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking
Github: https://github.com/researchmm/Stark
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.17154v1
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Как устроиться на работу продактом и как её не потерять?
Узнаете 6 апреля в 19:00 на бесплатном интенсиве от ProductStar
Вместе с Ириной Гизитдиновой, Product Leader компании BPC, вы получите ответы на вопросы:
— Большая компания или стартап? Как проходить собеседования? На что обращают внимание? Какие совершаются типовые ошибки?
— Как измерить свой уровень? Как расти продакту? Как правильно подойти к прокачке своих навыков, чтобы больше "стоить" на рынке?
— Ошибки, которые могут стоить вам работы продакта.
Также каждому зрителю подарят чек-лист «Как пройти собеседование на должность продакт-менеджера»
Участие бесплатное, но регистрация обязательна
Зарегистрироваться на интенсив 👉 @ProductStarProductBot
275 866
EasyMocap is an open-source toolbox for markerless human motion capture from RGB videos
Github: https://github.com/zju3dv/EasyMocap
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.00340v1
@ai_machinelearning_big_data
275 866
⚡️ NeX: Real-time View Synthesis with Neural Basis Expansion
Github: https://github.com/nex-mpi/nex-code
Real-time View Synthesis with Python Code: https://analyticsindiamag.com/what-is-nex-guide-to-real-time-view-synthesis-with-python-code/
Project: https://nex-mpi.github.io/
Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05606.pdf
Video: https://www.youtube.com/watch?v=HyfkF7Z-ddA&ab_channel=SupasornSuwajanakorn
@ai_machinelearning_big_data
275 866
Hyperbolic Graph Convolutional Auto-Encoders
Github: https://github.com/junhocho/HGCAE
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.16046
@ai_machinelearning_big_data
275 866
TransT - Transformer Tracking
Github: https://github.com/chenxin-dlut/TransT
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.15436
Model: https://drive.google.com/drive/folders/1GVQV1GoW-ttDJRRqaVAtLUtubtgLhWCE
@ai_machinelearning_big_data
