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

Сітка:Machinelearning Росія1 283 Технології та додатки326...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 293 399 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 293 399 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.

293 399

Підписники

-21824 години

-1 5287 днів

-6 46930 день

21 487

Перегляди допису

~ 16 93724 години

~ 18 77448 годин

7.32%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

293 359

В 1962 году трое мужчин обманули охрану и смогли покинуть «Алькатрас» — тюрьму, из которой невозможно сбежать. Следователи решили, что мужчины утонули после бегства, однако спустя почти 60 лет нейросеть от компаний Identv и Rothco, проанализировав миллионы фото, «опознала» двоих преступников на снимке 1975 года. То, что оказалось неподвластным человеку, сделал искусственный интеллект. Какие еще возможности открывает Deep Learning, расскажут преподаватели SkillFactory на курсе по нейросетям. Осваивайте machine learning, Data Engineering и менеджмент, чтобы решать интересные задачи и расти профессионально. В течение 10 недель вы изучите фреймворки TensorFlow и Keras, научитесь работать со сверточными нейросетями и сможете их оптимизировать; в конце обучения проводится хакатон на реальных датасетах. ⚡️Давно откладывал обучение? Самое лучшее время – сейчас! Получи курс со скидкой: https://clc.to/skdwEA

293 359

Flows for simultaneous manifold learning and density estimation A new class of generative models that simultaneously learn the data manifold as well as a tractable probability density on that manifold. Code: https://github.com/johannbrehmer/manifold-flow Paper: https://arxiv.org/abs/2003.13913

293 359

Improving Audio Quality in Duo with WaveNetEQ https://ai.googleblog.com/2020/04/improving-audio-quality-in-duo-with.html

293 359

Introducing the Model Garden for TensorFlow 2 Code examples for state-of-the-art models and reusable modeling libraries for TensorFlow 2. https://blog.tensorflow.org/2020/03/introducing-model-garden-for-tensorflow-2.html Model Garden repository: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official

293 359

🎲 Probabilistic Regression for Visual Tracking A general python framework for training and running visual object trackers, based on PyTorch. Code: https://github.com/visionml/pytracking Paper: https://arxiv.org/abs/2003.12565

293 359

Today is The World Backup Day! Don’t be an April Fool - protect your data, back up your files today! Share this reminder with your friends! Сегодня Всемирный день резервного копирования! Commvault защищает более 11 Эксабайт данных своих клиентов по всему миру, это 11534336 Терабайт. С заботой о данных мы присоединяемся к дню бэкапа и призываем вас сегодня сделать или проверить бэкапы ваших файлов! #WorldBackupDay #Commvault https://discover.commvault.com/World-Backup-Day.html

293 359

iTAML: An Incremental Task-Agnostic Meta-learning Approach iTAML hypothesizes that generalization is a key factor for continual learning Code is implemented using PyTorch and it includes code for running the incremental learning domain experiments Code: https://github.com/brjathu/iTAML Paper: https://arxiv.org/abs/2003.11652v1

293 359

New dataset from Google The Taskmaster-2 dataset consists of 17,289 dialogs https://research.google/tools/datasets/taskmaster-2/

293 359

MoCo: Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning Github: https://github.com/facebookresearch/moco Paper: https://arxiv.org/abs/1911.05722

293 359

@yegor256news is an author's English-speaking channel by Yegor Bugayenko, a programmer, blogger, author of Elegant Objects, creator of Zerocracy platform and a regular speaker at many major IT-conferences; subscribe and follow his publications!

293 359

Improved Techniques for Training Single-Image GANs The latest convolutional layers are trained with a given learning rate, while previously existing convolutional layers are trained with a smaller learning rate https://www.tobiashinz.com/2020/03/24/improved-techniques-for-training-single-image-gans.html Code: https://github.com/tohinz/ConSinGAN Paper: https://arxiv.org/abs/2003.11512

293 359

Deep unfolding network for image super-resolution Deep unfolding network inherits the flexibility of model-based methods to super-resolve blurry, noisy images for different scale factors via a single model, while maintaining the advantages of learning-based methods. Github: https://github.com/cszn/USRNet Paper: https://arxiv.org/pdf/2003.10428.pdf

293 359

NeRF: Neural Radiance Fields Algorithm represents a scene using a fully-connected (non-convolutional) deep network, whose input is a single continuous 5D coordinate (spatial location (x, y, z) and viewing direction http://www.matthewtancik.com/nerf Tensorflow implementation: https://github.com/bmild/nerf Paper: https://arxiv.org/abs/2003.08934v1

293 359

PyTorch Tutorial: How to Develop Deep Learning Models with Python https://machinelearningmastery.com/pytorch-tutorial-develop-deep-learning-models/

293 359

High-Resolution Daytime Translation Without Domain Labels HiDT combines a generative image-to-image model and a new upsampling scheme that allows to apply image translation at high resolution. https://saic-mdal.github.io/HiDT/ Paper: https://arxiv.org/abs/2003.08791 Video: https://www.youtube.com/watch?v=DALQYKt-GJc&feature=youtu.be

293 359

Часто работаете с данными и почти наверняка только в Google Sheets или Excel? Да, для большинства задач этих инструментов вполне достаточно. Но если информации стало слишком много и гугл шитс не выдерживает, а источники данных хочется объединить в одно место для работы с ними — пора осваивать Python. 25 марта в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный онлайн-интенсив «Рассказываем простыми словами о Python». 👨‍🏫 Кто выступит? Андрей Пушвинцев, Product Analyst в Miro. 👩‍🏫 О чем пойдет речь? — Расскажем, как устроен и как работает Python, — Разберемся с базовым синтаксисом языка, научимся его читать и понимать. — Познакомимся с библиотеками для анализа данных. — Сделаем разведку данных и превратим грязные данные в красивые таблицы. Все участники получат именные электронные сертификаты, два самых активных — сертификат на бесплатное обучение в ProductStar. Участие бесплатное, но регистрация обязательна. Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarAnalyticsBot

293 359

Scene Text Recognition via Transformer The method use a convolutional feature maps as word embedding input into transformer. Github: https://github.com/fengxinjie/Transformer-OCR Paper: https://arxiv.org/abs/2003.08077 The transformer source code:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html

293 359

Get yourself stuffed with popcorn and cookies, tea and toilet paper (if you managed to buy some) and join our free practical web-event on Data Science from top IBM specialists! Key points: * ML in the Blue Giant - experience of world's top enterprise * IBM Watson's capabilities to automate and scale up your ML results * Grant program of $120k - your chance to shine The opportunity is tasty, we had to close up the registration on our previous event early. Join, while you can! Sign up now

293 359

Few-Shot Object Detection (FsDet) Detecting rare objects from a few examples is an emerging problem. In addition to the benchmarks we introduce new benchmarks on three datasets: PASCAL VOC, COCO, and LVIS. We sample multiple groups of few-shot training examples for multiple runs of the experiments and report evaluation results on both the base classes and the novel classes. Github: https://github.com/ucbdrive/few-shot-object-detection Paper: https://arxiv.org/abs/2003.06957

293 359

Introducing Dreamer: Scalable Reinforcement Learning Using World Models Dreamer, a reinforcement learning agent that solves long-horizon tasks from images purely by latent imagination. https://ai.googleblog.com/2020/03/introducing-dreamer-scalable.html Paper: https://arxiv.org/abs/1912.01603 Blog: https://dreamrl.github.io/