Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Machinelearning
Відкрити 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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning
Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 293 306 підписників, посідаючи 326 місце в категорії Технології та додатки та 1 283 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 293 306 підписників.
За останніми даними від 03 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 469, а за останні 24 години на -218, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.32%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.77% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 487 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 937 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 169.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 04 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
293 306
Підписники
-21824 години
-1 5287 днів
-6 46930 день
Архів дописів
293 297
Transformers-For-Negation-and-Speculation
https://www.depends-on-the-definition.com/named-entity-recognition-with-bert/
State-of-the-art Natural Language Processing for TensorFlow 2.0 and PyTorch:
https://github.com/huggingface/transformers
Code: https://github.com/adityak6798/Transformers-For-Negation-and-Speculation
NegBERT: A Transfer Learning Approach for Negation Detection and Scope Resolution: https://arxiv.org/abs/1911.04211
Resolving the Scope of Speculation and Negation using Transformer-Based Architectures:
https://arxiv.org/abs/2001.02885
293 297
🚶 HybridPose: 6D Object Pose Estimation under Hybrid Representations
https://github.com/chensong1995/HybridPose
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.01869
Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation: https://github.com/zju3dv/pvnet
293 297
👨🦱 DeeperForensics-1.0: A Large-Scale Dataset for Real-World Face Forgery Detection
Code: https://github.com/EndlessSora/DeeperForensics-1.0
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.03024v1
293 297
A Gentle Introduction to Probability Metrics for Imbalanced Classification
https://machinelearningmastery.com/probability-metrics-for-imbalanced-classification/
293 297
Знакомство с машинным обучением на бесплатном интенсиве от Skillbox — отличный шанс начать карьеру в Data Science и стать востребованным специалистом.
Регистрируйся по ссылке: ▶️https://clc.to/rxEv9g
Всего три дня занятий — с 13 по 15 января, и ты откроешь себе дверь в профессию будущего!
💡 Интенсив проведёт Михаил Овчинников, главный методист технического направления Skillbox. Вместе с ним ты создашь искусственный интеллект, освоишь Python и Machine Learning с нуля.
🎁 Лучшие участники получат сертификат на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
293 297
Non-local Neural Networks
Detectron is Facebook AI Research's software system that implements state-of-the-art object detection algorithms, including Mask R-CNN
https://github.com/facebookresearch/detectron
Non-local Neural Networks for Video Classification:https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-net
Paper: https://arxiv.org/abs/1711.07971v3
PySlowFast
https://github.com/facebookresearch/SlowFast
293 297
Google Research: Looking Back at 2019, and Forward to 2020 and Beyond
http://ai.googleblog.com/2020/01/google-research-looking-back-at-2019.html
293 297
From Open Set to Closed Set: Supervised Spatial Divide-and-Conquer for Object Counting
https://github.com/xhp-hust-2018-2011/S-DCNet
https://github.com/xhp-hust-2018-2011/SS-DCNet
Paper https://arxiv.org/abs/2001.01886v1
293 297
MuZero: DeepMind’s New AI Mastered More Than 50 Games
https://www.youtube.com/watch?v=hYV4-m7_SK8
Paper: https://arxiv.org/abs/1911.08265
Github: https://github.com/johan-gras/MuZer
Example: https://github.com/YuriCat/MuZeroJupyterExample
A simple implementation of MuZero algorithm for connect4 game
https://github.com/Zeta36/muzero
293 297
Ecovacs Robotics: the AI robotic vacuum cleaner powered by TensorFlow
https://blog.tensorflow.org/2020/01/ecovacs-robotics-ai-robotic-vacuum.html
293 297
Хочешь познакомиться с технологиями машинного обучения и нейронными сетями? Или уже знаком, но хочешь научиться создавать аналитические системы и алгоритмы?
Тогда курс «Профессия Data Scientist!» как раз для тебя! Учись первые 6 месяцев бесплатно, в это время расходы на себя возьмет Skillbox.
👉 Все подробности по ссылке: https://clc.to/amWgrA
Что тебя ждет:
📌 крутая программа онлайн-обучения, рассчитанная на 300 часов;
📌 вечный доступ к курсам;
📌 реальные данные в практических задачах;
📌 защитишь диплом для настоящего заказчика — кинотеатра ivi.
Когда пройдешь курс и станешь специалистом по Data Science middle-уровня, тебя ждет гарантированное трудоустройство!
В подарок каждому участнику 2 месяца английского в языковой школе EnglishDom.
🎁 Поменяй жизнь в новом году! Skillbox поможет в этом, подарив скидку 40% на курс в январе!
293 297
Pytorch implementation for few-shot photorealistic video-to-video translation.
https://github.com/NVlabs/few-shot-vid2vid
Few-shot Video-to-Video Synthesis
https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/
Paper : https://arxiv.org/abs/1910.12713
@ai_machinelearning_big_data
293 297
Differentiable Architecture Search
https://github.com/quark0/darts
RobustDARTS: https://github.com/MetaAnonym/RobustDARTS
Paper : https://openreview.net/forum?id=H1gDNyrKDS
293 297
Restricting the Flow: Information Bottlenecks for Attribution
https://arxiv.org/abs/2001.00396v1
Code: https://github.com/attribution-bottleneck/attribution-bottleneck-pytorch
293 297
NAS-Bench-102 and 11 neural architecture search algorithms implemented in PyTorch.
https://github.com/D-X-Y/NAS-Projects
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.00326v1
A curated list of neural architecture search and related resources:
https://github.com/D-X-Y/Awesome-NAS
@ai_machinelearning_big_data
293 297
WikiMatrix: Mining 135M Parallel Sentences in 1620 Language Pairs from Wikipedia
https://openreview.net/forum?id=rkeYL1SFvH
LASER Language-Agnostic SEntence Representations
https://github.com/facebookresearch/LASER
293 297
How to Calculate Precision, Recall, and F-Measure for Imbalanced Classification
https://machinelearningmastery.com/precision-recall-and-f-measure-for-imbalanced-classification/
293 297
Recurrent Independent Mechanisms
Code: https://github.com/maximecb/gym-minigrid
Paper: https://openreview.net/forum?id=BylaUTNtPS
293 297
Integration of Static and Dynamic Analysis for Malware Family Classification with Composite Neural Network
code: https://github.com/guelfoweb/peframe
Paper: https://arxiv.org/abs/1912.11249v1
293 297
Audio processing by using pytorch 1D convolution network
https://github.com/KinWaiCheuk/nnAudio
nnAudio: An on-the-fly GPU Audio to Spectrogram Conversion Toolbox Using 1D Convolution Neural Networks
https://arxiv.org/abs/1912.12055v1
