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 276 Технології та додатки327...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 293 879 підписників, посідаючи 327 місце в категорії Технології та додатки та 1 276 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 293 879 підписників.

За останніми даними від 01 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 444, а за останні 24 години на -235, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.55%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.55% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 22 202 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 311 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 172.
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 02 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.

293 879

Підписники

-23524 години

-1 5517 днів

-6 44430 день

22 202

Перегляди допису

~ 16 31124 години

~ 18 21848 годин

7.55%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

293 714

🧍‍♂ PASS: Pictures without humAns for Self-Supervised Pretraining PASS is a large-scale image dataset that does not include any humans, human parts, or other personally identifiable information. Github: https://github.com/yukimasano/PASS Paper: https://arxiv.org/abs/2109.13228v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/pass Documentation: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/pass/ @ai_machinelearning_big_data

293 714

AlphaRotate: A Rotation Detection Benchmark using TensorFlow Github: https://github.com/yangxue0827/RotationDetection Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11906v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dota Documentation: https://rotationdetection.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

293 714

Unseen Object Amodal Instance Segmentation (UOAIS) Github: https://github.com/gist-ailab/uoais Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11103 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ocid Project: https://sites.google.com/view/uoais @ai_machinelearning_big_data

293 714

🦄 1inch : app that which will help you enter the world of crypto App Store: 1inch DeFi Wallet Buy crypto for fiat: https://jn3rg.app.link/fooJGL92Ajb Telegram community: https://t.me/OneInchNetworkChan @ai_machinelearning_big_data

293 714

📥 Don’t be Contradicted with Anything!CI-ToD: Towards Benchmarking Consistency for Task-oriented Dialogue System Github: https://github.com/yizhen20133868/ci-tod Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11292v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/kvret-1 @ai_machinelearning_big_data

293 714

🚀 Building AI that can generate images of things it has never seen before Github: https://github.com/facebookresearch/ic_gan Facebook Ai: https://ai.facebook.com/blog/instance-conditioned-gans/ Documents: https://facebookresearch.github.io/CompilerGym/ Paper: https://arxiv.org/abs/2109.05070 @ai_machinelearning_big_data

293 714

Data Science - большой бум в IT-сфере. Специалисты этой области являются одними и самых востребованных, зарабатывают +200к в месяц и их все еще не хватает на рынке! Вливайся, пока ниша еще не переполнена и у тебя есть возможность стремительно вырасти! Если ты только начинаешь свой путь в DataSience или застрял на месте и не знаешь, как и куда расти дальше - приходи на бесплатный интенсив от ProductStar «От 0 до +200к в месяц: Карьерный план для Data Science». Ребята развеют все твои сомнения, ответят на самые насущные вопросы и даже помогут выстроить карьерный план! Ты узнаешь: - Топ-5 ошибок новичков на старте, из-за которых карьера сильно замедляется - Фишки и секреты быстрой прокачки навыков, необходимых для роста в Data Science - Сколько можно получать на старте, сколько через год, какой потолок? - Как устроиться на первую работу? Как правильно выбирать компанию? А также получишь доступ к отдельному чату с единомышленниками Когда состоится: 23 сентября в 19:00 Регистрируйся и взбирайся вверх по карьерной лестнице: https://is.gd/0ejFpM

293 714

🤖 CompilerGym: Robust, Performant Compiler Optimization Environments for AI Research CompilerGym is a library of easy to use and performant reinforcement learning environments for compiler tasks. Github: https://github.com/facebookresearch/CompilerGym Documents: https://facebookresearch.github.io/CompilerGym/ Paper: https://arxiv.org/abs/2109.08267v1 @ai_machinelearning_big_data

293 714

Language Models are Few-shot Multilingual Learners Github: https://github.com/gentaiscool/few-shot-lm Paper: https://arxiv.org/abs/2109.07684v1 @ai_machinelearning_big_data

293 714

Dynamic Slimmable Network (DS-Net) Github: https://github.com/M3DV/AlignShift Paper: https://arxiv.org/abs/2109.10060v1 @ArtificialIntelligencedl

293 714

📚 The Machine & Deep Learning Compendium Open Book https://book.mlcompendium.com/ GitBook: https://github.com/orico/www.mlcompendium.com @ai_machinelearning_big_data

293 714

❓ Simple Entity-Centric Questions Challenge Dense Retrievers Github: https://github.com/princeton-nlp/entityquestions Paper: https://arxiv.org/abs/2109.08535v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/natural-questions @ai_machinelearning_big_data

293 714

📄 Revisiting Mask-Head Architectures for Novel Class Instance Segmentation https://ai.googleblog.com/2021/09/revisiting-mask-head-architectures-for.html DeepMAC model: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/deepmac.md Paper: https://arxiv.org/abs/2104.00613 @ai_machinelearning_big_data

293 714

Вашему стартапу нужна поддержка?

Акселератор MTS AI объявляет новый набор! Попав в акселератор, ваш проект получает глубокую техническую и бизнес-экспертизу, тестирование на реальных потребителях, а также возможность финансирования, в том числе за счет различных инвесторов. Команда стартапа сможет проверять свои гипотезы и ИИ-алгоритмы с помощью суперкомпьютера. А еще получит бесценную поддержку со стороны успешных предпринимателей и экспертов из Apple, Facebook, Google, Samsung, Nvidia, с опытом работы в США, Китае, Израиле и странах Европы. Чтобы попасть в Акселератор MTS AI, отправляйте заявку до конца сентября сюда Carpe Diem!

293 714

☄️ Uncertainty-Aware Machine Translation Evaluation Code: https://github.com/Unbabel/COMET Paper: https://arxiv.org/abs/2109.06352v1 Documentation: https://unbabel.github.io/COMET/html/index.html @ai_machinelearning_big_data

293 714

DensePhrases is an extractive phrase search tool based on your natural language inputs Github: https://github.com/princeton-nlp/DensePhrases Paper: https://arxiv.org/abs/2109.08133v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/squad @ai_machinelearning_big_data

293 714

🗳 Image Shape Manipulation from a Single Augmented Training Sample Github: https://github.com/eliahuhorwitz/DeepSIM Paper: https://arxiv.org/abs/2109.06151v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cityscapes Project: http://www.vision.huji.ac.il/deepsim @ai_machinelearning_big_data

293 714

Рынку требуются специалисты по Data Science уровня PRO! Обучение берём на себя, подходит даже новичкам! Что ждет новичка в этой профессии: -Очень высокая востребованность. Существует «кадровый голод» в этой области. По данным HeadHunter 500 компаний, включая Сбербанк, «Яндекс» и «Тинькофф», ищут специалистов по Data Science даже без опыта. -Уровень зарплаты вас приятно удивит. Ещё бы, при такой востребованности! 100 000 рублей - зарплата начинающего специалиста. -Профессия Data Scientist будет в топе актуальных ещё пару ваших жизней точно, потому что Big Data — это то, от чего в ближайшее столетие не откажутся ни наука, ни экономика, ни бизнес. -Дата-сайентисту открывается доступ к большим объёмам данных. Эти специалисты могут работать на благо науки и бизнеса, делать прогнозы, к примеру на курс доллара и обвал акций, персонализировать рекламу. Переходите по ссылке: https://clc.to/GSuWhw, чтобы зарегистрироваться на курс или получить бесплатную консультацию

293 714

📖 Physics-Based Deep Learning Book: https://www.physicsbaseddeeplearning.org/intro.html Github: https://github.com/thunil/Physics-Based-Deep-Learning Deep-Flow-Prediction: https://github.com/thunil/Deep-Flow-Prediction Paper: https://arxiv.org/abs/2109.05237v1 @ai_machinelearning_big_data

293 714

🔧 Neural Networks Block Movement Pruning Code: https://github.com/huggingface/nn_pruning Paper: https://arxiv.org/abs/2109.04838v1 Documentation: https://github.com/huggingface/nn_pruning/blob/main/docs/HOWTO.md @ai_machinelearning_big_data