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 293 943 подписчиков, занимая 330 место в категории Технологии и приложения и 1 277 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 293 943 подписчиков.
Согласно последним данным от 30 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 432, а за последние 24 часа — -166, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.71%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.50% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 22 682 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 178 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 176.
- 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 01 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.
293 943
Подписчики
-16624 часа
-1 5837 дней
-6 43230 день
Архив постов
293 884
🤖 REGTR: End-to-end Point Cloud Correspondences with Transformers
Github: https://github.com/yewzijian/regtr
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.14517v1
Pretrained models: https://github.com/yewzijian/RegTR/releases/download/v1/trained_models.zip
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/modelnet
@ai_machinelearning_big_data
293 884
🎨 Pastiche Master: Exemplar-Based High-Resolution Portrait Style Transfer
Github: https://github.com/williamyang1991/DualStyleGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.13248v1
Video: https://www.youtube.com/watch?v=scZTu77jixI
Project: https://www.mmlab-ntu.com/project/dualstylegan/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
@ai_machinelearning_big_data
293 884
Как применять модели machine learning для решения реальных задач? Узнайте на бесплатном онлайн-интенсиве по data science 28—30 марта в 21:00 по московскому времени. Будет много практики!
Заполните форму на участие и мы расскажем все детали: 🔜🔜🔜 https://clc.to/Fgq4xw
📝 За 3 дня опробуете разные инструменты и техники, которыми пользуются представители одной из самых востребованных профессий. Глубокие познания в программировании и математике не понадобятся. Убедитесь, что начать развиваться в machine learning проще, чем кажется!
Спикер — специалист в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения Михаил Овчинников. Он расскажет, зачем нужны нейросети и как они работают, познакомит вас с Python, научит предсказывать курс биткоина. Вы рассмотрите алгоритмы и решите бизнес-задачу самостоятельно.
🎁 Все, кто сдаст практическую работу, получат сертификаты на 10 000 рублей для обучения в Skillbox! А те, кто дойдёт до конца интенсива, — электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ.
293 884
🔎 BigDetection: A Large-scale Benchmark for Improved Object Detector Pre-training
Github: https://github.com/amazon-research/bigdetection
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.13249v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lvis
@ai_machinelearning_big_data
293 884
📌 Занимаетесь машинным обучением и хотите освоить современные технологии для работы с большими данными?
🔥 Пройди суперхардовый тест по MLOps и узнай, насколько ты готов к сложности продвинутого онлайн-курса «MLOps»
👉 Полный тест - https://otus.pw/vP2a/
🎁 После сдачи теста вы сможете создать свой скайнет и получите Welcome скидку на курс, где сможете освоить актуальные инструменты и технологии: Kubernetes, Spark, Python, Docker.
293 884
💭 NeuralSpeech is a research project in focusing on neural network based speech processing
Github: https://github.com/microsoft/NeuralSpeech
Paper: https://arxiv.org/pdf/2109.14420v3.pdf
Speech Research: https://speechresearch.github.io/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/aishell-1
@ai_machinelearning_big_data
293 884
МТС проведет онлайн-митап для дата-саентистов, дата-инженеров и специалистов, интересующихся машинным обучением
Виртуальная встреча состоится 24 марта в 18:00 по московскому времени. Участие бесплатное. Зарегистрироваться можно тут.
Спикеры из МТС и ivi.ru расскажут про PU Learning и разберут принципы сортировки блоков с фильмами на главной странице IVI. После этого Виктор Кантор, Валерий Бабушкин и Павел Мягких поделятся опытом использования Data Science в разных сферах бизнеса.
293 884
〰 Monotonic Differentiable Sorting Networks
Github: https://github.com/Felix-Petersen/diffsort
Colab: https://colab.research.google.com/drive/1q0TZFFYB9FlOJYWKt0_7ZaXQT190anhm?usp=sharing
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.09630v1
Video: https://www.youtube.com/watch?v=Rl-sFaE1z4M
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/svhn
@ai_machinelearning_big_data
293 884
⚡️30 марта в 11:00 (МСК) присоединяйтесь к вебинару «Avatar в мире коммуникаций: 3 бизнес-кейса»
В наше время голосовые боты, использующие AI, уже давно могут обрабатывать входящие звонки, отвечать на часто задаваемые вопросы, принимать заказ товаров, вызывать такси и проводить опросы. Но…как они это делают?
Артем Бондарь, руководитель группы AI-разработки, расскажет о том, как новое NLP-решение поможет вашему бизнесу с повседневными задачами.
Участие: бесплатное
Регистрация по ссылке: https://bit.ly/3u8EBZo
Присоединяйтесь к вебинару и получите возможность выиграть приз от Voximplant! 🎁
293 884
💬 A Text Attention Network for Spatial Deformation Robust Scene Text Image Super-resolution
Github: https://github.com/mjq11302010044/tatt
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.09388v2
Dataset: https://deepchecks.com/blog/
@ai_machinelearning_big_data
293 884
Современное IT предоставляет множество возможностей для удаленной работы📈
Рассказываем на нашем митапе, как ими может воспользоваться специалист из России🧑💻
*Новые Реалии IT. Возможности и тенденции удаленки.*
Бесплатный онлайн-митап,
⏰21 марта, 18.00 (GMT+3). Online👇
https://forms.gle/oPB1b2FedAfL1EdG8
🔻Куда и на чем сейчас можно выехать?
🔻Как сохранить комфортный уровень жизни для себя и семьи?
🔻Как оформить документы и не платить лишние налоги?
🔻Как пользоваться деньгами и своими счетам за границей?
Об этом и многом другом - *только самая актуальная* и юридически выверенная информация от наших специалистов по релокации👌
Для участия заполните форму. В течении дня, мы пришлем вам ссылку на трансляцию и немного полезной информации.
До встречи!
293 884
How to Generate Synthetic Tabular Dataset
https://www.kdnuggets.com/2022/03/generate-tabular-synthetic-dataset.html
@ai_machinelearning_big_data
293 884
Когда не знаете, что будет завтра — вкладывайте в себя. Поступите на онлайн-курс «Профессия Data Scientist». Курс предназначен для всех желающих освоить перспективную и высокооплачиваемую профессию за 13 месяцев. Пройдите тест и узнайте, готовы ли вы к обучению!
👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ПО DATA SCIENCE: https://otus.pw/gzv2/
📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатное демо-занятие ЗАВТРА, 22.03 в 17:00 мск — «Как начать свой путь в профессии Data Science»: https://otus.pw/tYO4/
293 884
🧷 HybridNets: End2End Perception Network
Github: https://github.com/datvuthanh/HybridNets
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.09035v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/bdd100k
Tasks: https://paperswithcode.com/task/traffic-object-detection
@ai_machinelearning_big_data
293 884
https://github.com/datvuthanh/HybridNets
🦾 Test Suites for Validating ML Models & Data
Github: https://github.com/deepchecks/deepchecks
Example: https://docs.deepchecks.com/en/stable/examples/guides/quickstart_in_5_minutes.html
Docs: https://docs.deepchecks.com/
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.08491v1
Blog: https://deepchecks.com/blog/
@ai_machinelearning_big_data
293 884
Работаете специалистом по машинному обучению и хотите расширить свои знания в области Computer Vision?
🔥 Начните осваивать необходимые технологии 22 марта в 20:00 на открытом вебинаре «de-duplication in CV» в OTUS.
На вебинаре мы разберем следующие темы:
⁃ Поиск дубликатов в CV
⁃ Постановка задачи поиска дубликатов
⁃ Выбор метода векторизации в CV
⁃ Анализ сущестующих методов поиска ближайших соседей: brute force, HNSW
⁃ Оценка качества дедубликации и детали практической реализации
Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Computer Vision» и позволяет оценить качество материалов и познакомиться с преподавателем.
Пройдите вступительное тестирование, чтобы записаться на мероприятие 👉https://otus.pw/nBw9/
293 884
🦾 Test Suites for Validating ML Models & Data
Github: https://github.com/deepchecks/deepchecks
Example: https://docs.deepchecks.com/en/stable/examples/guides/quickstart_in_5_minutes.html
Docs: https://docs.deepchecks.com/
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.08491v1
Blog: https://deepchecks.com/blog/
@ai_machinelearning_big_data
293 884
базами данных на полноценных бизнес-проектах.
→ Приходите учиться, если вы хотите повысить эффективность работы с продуктом и пользователями. Научим принимать решения на основе самостоятельной аналитики.
Учёба длится полтора месяца. Выпускники научатся писать запросы к базам данных и выполнять с ними различные операции:
— хранить, обрабатывать и управлять данными в СУБД;
— находить и отфильтровывать данные при помощи SQL-запросов;
— рассчитывать продуктовые метрики, чтобы сравнивать товары и услуги;
— проводить маркетинговые исследования, чтобы оценить успешность бизнеса или продукта.
Что будет на учёбе:
⬛️ Теория в интерактивной среде и видеоуроки.
⬛️ Отработка практики в тренажёре с возможностью увидеть эталонное решение автора.
⬛️ Еженедельный вебинар с с наставником-экспертом по SQL.
⬛️ Сообщество студентов в Slack, где можно найти вдохновение, поддержку и мотивацию — они не дадут прокрастинировать.
→ Первый поток стартует 1 апреля.
293 884
💥 A Single Correspondence Is Enough: Robust Global Registration to Avoid Degeneracy in Urban Environments
Github: https://github.com/url-kaist/quatro
Video: http://jiataogu.me/style_nerf
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.06612v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/kitti
@ai_machinelearning_big_data
