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 275 683 подписчиков, занимая 336 место в категории Технологии и приложения и 1 376 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 275 683 подписчиков.
Согласно последним данным от 08 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -2 581, а за последние 24 часа — -147, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.93%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.43% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 878 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 732 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 341.
- 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 09 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.
275 683
Подписчики
-14724 часа
-9337 дней
-2 58130 дней
Архив постов
275 747
🌐 Optimization Algorithms in Neural Networks
https://datascience-enthusiast.com/DL/Optimization_methods.html
Most used optimizers: https://www.theaidream.com/post/optimization-algorithms-in-neural-networks
@ai_machinelearning_big_data
275 747
7 статей на английском про Data Science, ИИ и инфлюенсеров 🧐
Ежемесячная подборка из Medium от Антона Чунаева
1. Немецкий стартап «AI Expert Roadmap» получил 3.5 тысячи звезд на GitHub.
О том, как проект выстрелил благодаря своему интерактивному роадмапу. С его помощью можно узнать, какие знания и умения нужны для освоения той или иной профессии в AI.
— https://slc.tl/6rNsw
2. Преимущества Pulsar перед Kafka.
О том, есть ли все-таки конкуренты у Kafka. Сейчас, если у провайдера нет Kafka, то «shame on you». А вот выяснилось, что ни Францом единым. Судя по тексту, Pulsar быстрее, да еще и мультитенантный.
— https://slc.tl/6MhLZ
3. Несколько AutoML-архитектур, о которых стоит знать.
Про варианты построения AutoML-архитектур в Microsoft и Amazon.
— https://slc.tl/cq2jB
4. 5 полезных YouTube-каналов для дата-сайентистов по машинному обучению, на которые стоит подписаться.
Про странное время, в котором мы живем: кто-то на YouTube машины сжигает, а кто-то умные вещи рассказывает. Контент блогеров из статьи не рассчитан на обычную аудиторию — специфическую лексику и видео по 3 часа осилят только самые отчаянные.
— https://slc.tl/X0uoQ
5. AI Explainability 360 сделает решения ИИ прозрачными для пользователей.
О том, как IBM показала, кто в мире AI главный. Взяла и выкатила технологию, о которой другие пока только научные статьи пишут. Инструмент объясняет решения, принятые искусственным интеллектом.
— https://slc.tl/Snq9X
6. Как выбрать правильное аналитическое направление для работы с CDP?
Одной CDP не всегда достаточно для эффективного анализа пользовательских данных. В материале есть несколько интересных рекомендаций по подходам к их аналитике.
— https://slc.tl/8vlKy
7. Чтобы построить многомиллионный бизнес, нужно больше отдыхать.
Что если нужно работать меньше для достижения лучшего результата? Автор утверждает, что многие предприниматели слишком много работают и это тормозит их рост.
— https://slc.tl/9wc5R
275 747
Sketch-Generation-with-Drawing-Process-Guided-by-Vector-Flow-and-Grayscale
Github: https://github.com/TZYSJTU/Sketch-Generation-with-Drawing-Process-Guided-by-Vector-Flow-and-Grayscale
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.09004
@ai_machinelearning_big_data
275 747
Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting.
Github: https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.07436v1
@ai_machinelearning_big_data
275 747
Свежая подборка из мира новостей по искусственному интеллекту, Big Data и машинному обучению. Переходи по ссылке и будь в курсе всего, что происходит в России и мире. Не оставайся в стороне от историй, за которыми будущее.
https://t.me/bolshiedannye
275 747
RLax -useful building blocks for implementing reinforcement learning agents
Github: https://github.com/deepmind/rlax
deepmind article: https://deepmind.com/blog/article/using-jax-to-accelerate-our-research
@ai_machinelearning_big_data
275 747
Real-Time High-Resolution Background Matting
https://grail.cs.washington.edu/projects/background-matting-v2/
Github: https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.07810v1
Video: https://www.youtube.com/watch?v=oMfPTeYDF9g
@ai_machinelearning_big_data
275 747
Машинное обучение поможет собакам из приютов обрести дом. Не верите?
Послушные собаки, которые знают команды, с большей вероятностью находят себе новых хозяев. Разработчики CompanionPro озаботились этой проблемой и создали устройство, использующее фреймворк Google TensorFlowLite, которое помогает питомцу выучить команды без участия человека
Освоить Machine Learning, чтобы решать небанальные задачи, можно на курсе «Машинное обучение» от SkillFactory, даже если вы начинающий специалист,. Вы изучите принципы математических алгоритмов, современные библиотеки, feature engineering и оценку моделей. Во время обучения проводится два хакатона, промежуточный и финальный, с использованием реальных датасетов (например, отзывы из магазина книг Amazon Kindle Store).
🎄Пусть в 2020 году будет хоть что-то хорошее! Сейчас на курс действует скидка 50%
❗️Узнать подробнее: https://clc.am/pEpCtA
275 747
Fairscale is a PyTorch extension library for high performance and large scale training for optimizing training
Github: https://github.com/facebookresearch/fairscale
Documentation: https://fairscale.readthedocs.io/en/latest/
Tutorials: https://fairscale.readthedocs.io/en/latest/tutorials/index.html
@ai_machinelearning_big_data
275 747
Куда пойти учиться?
Newprolab - лаборатория профессионального развития для дата-сайентистов, дата-инженеров и руководителей в области анализа больших данных объявляет программу курсов на 2021 год.
Интенсивные программы Big Data, Data Engineering, Deep Learning ориентированы на обучение на практике: самые актуальные инструменты и подходы, преподаватели-практики, кейсы и датасеты из реальной жизни.
🎄 До 31 декабря действует специальная цена, выбирайте траектории своего развития уже сейчас: https://clck.ru/SSk66
🌎Готовы к выходу на европейский рынок?
Выпускники Newprolab работают в ведущих международных и российских компаниях в более, чем 20-ти странах мира.
Отдельное направление: корпоративное обучение - программы обучения под задачи любого бизнеса, требующего грамотных специалистов в области работы с данными.
275 747
ViP-DeepLab: Learning Visual Perception with Depth-aware Video Panoptic Segmentation
Github: https://github.com/joe-siyuan-qiao/ViP-DeepLab
Dataset: http://semantic-kitti.org
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.05258v1
@ai_machinelearning_big_data
275 747
Приглашаем на предновогодний Дзен-митап в эту пятницу в 19:00 по Москве. Тема встречи: исследования и рекомендательные системы — поговорим об обучении с подкреплением и об атаках на модели. От Дзена будет история о том, как возникла задача ранжирования по сложной негладкой метрике, какие подходы в ней пробовали и что заработало лучше всего.
Кроме трёх докладов мы немного развлечём вас праздничной афтепати — нет, вам не придётся включать камеры и говорить, всё максимально комфортно и с подарками.
Регистрация и описание докладов.
275 747
Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning: With Keras and PyTorch
@datascienceiot
275 747
A Rising Library Beating Pandas in Performance
https://www.kdnuggets.com/2020/12/rising-library-beating-pandas-performance.html
Dataset: https://www.kaggle.com/colinmorris/reddit-usernames
@ai_machinelearning_big_data
275 747
Implementation of Adam and AMSGrad Optimizers
Project: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/adam.html
AMSGrad: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/amsgrad.html
GitHub: https://github.com/lab-ml/nn
Full list: https://lab-ml.com/labml_nn/index.html
@ArtificialIntelligencedl
275 747
Хотите увидеть, как большие данные помогают врачам открывать революционные методы лечения? Узнать, как «простые айтишники» двигают медицину и фарминдустрию вперед? Нужен ли для этого диплом медвуза? А зарплаты высокие?
Приходите на онлайн-интенсив по Data Science в медицине от GeekBrains! Вас ждут два часа живого общения с преподавателем и море практики. Узнаете, как работает наука о данных, что такое биометрия и какие знания нужны для начала карьеры аналитика в медицине. В финале получите видеозапись занятия и сертификат о прохождении обучения.
11 декабря, в среду, в 20:00 по Москве → переходите по ссылке, записывайтесь на интенсив и врывайтесь в одну из самых топовых профессий современности. И да, спойлер, зарплаты там — высокие.
275 747
River: machine learning for streaming data in Python
https://github.com/online-ml/river
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.04740v1
Online machine learning: https://www.wikiwand.com/en/Online_machine_learning
@ai_machinelearning_big_data
275 747
11-12 декабря заходите на виртуальный стенд EPAM на конференции SmartData и тренируйте навыки Data Science: https://epa.ms/smartdata-epam-virtual-stand
🔹 Train AI: потренируйтесь с AutoML сразу в трех облаках: GCP, AWS и Azure. 10 участников, разметивших наибольшее количество
картинок, получат в подарок книгу "Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей".
🔹 Сreate AI: постройте сеть, которая максимально точно может распознавать рукописные цифры. Участники, занявшие первые 3 места в общем зачете, получат в подарок рюкзаки с LED-дисплеем.
Завершение турниров 12 декабря в 12:00 (мск).г
