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 293 687 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 293 687 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.
293 687
Підписники
-23524 години
-1 5517 днів
-6 44430 день
Архів дописів
293 625
Understanding Autoencoders With Examples
https://www.nbshare.io/notebook/86916405/Understanding-Autoencoders-With-Examples/
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Leveraging Machine Learning for Game Development
https://ai.googleblog.com/2021/03/leveraging-machine-learning-for-game.html
Habr: https://habr.com/ru/company/google/blog/553346/
@ai_machinelearning_big_data
293 625
EigenGAN
TensorFlow implementation of EigenGAN: Layer-Wise Eigen-Learning for GANs
Github: https://github.com/LynnHo/EigenGAN-Tensorflow
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.12476v1
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Token Labeling: Training a 85.4% Top-1 Accuracy Vision Transformer with 56M Parameters on ImageNet
Github: https://github.com/zihangJiang/TokenLabeling
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10858v2
@ai_machinelearning_big_data
293 625
🌐 MMDetection3D is an open source object detection toolbox based on PyTorch, towards the next-generation platform for general 3D detection
Github: https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10956v1
@ai_machinelearning_big_data
293 625
VideoGPT: Video Generation using VQ-VAE and Transformers
Github: https://github.com/wilson1yan/VideoGPT
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10157
Demo: https://gradio.app/g/AK391/VideoGPT
Latent Video Transformer: https://arxiv.org/abs/2006.10704
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Graph-based Neural Structured Learning in TFX | TensorFlow
https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/tfx/neural_structured_learning
Code: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/tutorials/tfx/neural_structured_learning.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
293 625
TediGAN: Text-Guided Diverse Face Image Generation and Manipulation in PyTorch.
Github: https://github.com/IIGROUP/TediGAN
Dataset: https://github.com/IIGROUP/Multi-Modal-CelebA-HQ-Dataset
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.08910v1
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Microsoft's ProphetNet-X: Large-Scale Pre-training Models for English, Multi-lingual, Dialog, and Code Generation
Code: https://github.com/microsoft/ProphetNet
Paper: https://arxiv.org/pdf/2001.04063.pdf
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Познайте дзен в Telegram-канале Zen of Python. Каждый день там публикуются полезные материалы по Python и связанным с ним технологиям.
Подписывайтесь: @zen_of_python
293 625
🔍 Zooming-Slow-Mo
Code: https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.07473
@ai_machinelearning_big_data
293 625
🔍 Zooming-Slow-Mo
Code: https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.07473
@ai_machinelearning_big_data
293 625
TensorFlow input pipelines | TensorFlow Core
https://www.tensorflow.org/guide/data
Code: https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/data.ipynb
293 625
Open Source Experimental Design Software in the Age of AI
Github: https://github.com/yunshengtian/AutoOED
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.05959
Project: https://www.autooed.org/
@ai_machinelearning_big_data
293 625
На любой работе бывает скучно. Получили задачу, сделали, отдали. И так минимум по 8 часов каждый день пять раз в неделю. Ну ладно, с перерывом на обед. А что, если добавить немного соревнований в привычный распорядок дел?
Есть предложение! Образовательная экосистема GeekBrains запускает новый курс — «Спортивный Data Science».
🧑🏫 Вместе с преподавателем вы разберете реальные задачи по анализе данных и машинному обучению, и в конце каждого занятия пройдете соревнование по пройденной теме на Kaggle.
Задачи будут из разных сфер: маркетинга, страхования, банкинга, медицины. Придется посоревноваться с другими участниками за лучший результат!
Что нужно знать:
• Математику на уровне вузов или курсов по Data Science
• Python и классические DS-библиотеки
• Классические алгоритмы машинного обучения
А вот что вы получите:
⭐️ Удостоверение о повышении квалификации
⭐️ Улучшенное резюме
⭐️ Шанс получить работу в престижной компании
Переходите по ссылке, регистрируйтесь на курс и выигрывайте!293 625
How to Perform Voice Gender Recognition using TensorFlow in Python
https://www.thepythoncode.com/article/gender-recognition-by-voice-using-tensorflow-in-python
Code: https://github.com/x4nth055/gender-recognition-by-voice
@ai_machinelearning_big_data
293 625
🧠 Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network
Github: https://github.com/HRNet/Lite-HRNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.06403
@ai_machinelearning_big_data
293 625
Хотите связать свою карьеру с нейросетями? Или вы Data Scientist с опытом и хотите освоить новые технологии? Тогда предлагаем вам курсы "Deep learning. Basic" и "Computer vision"!
📍Выберите курс и пройдите тестирование, чтобы:
● оценить свои навыки
● занять место на курсе по специальной цене
● получить доступ к демо-урокам курса
👉🏻Пройти тестирование "Deep learning. Basic": https://otus.pw/EODp/
👉🏻Пройти тестирование "Computer vision": https://otus.pw/MO87/
293 625
PaddleGAN provides developers with high-performance implementation of classic and SOTA Generative Adversarial Networks
Github: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.05376v1
@ai_machinelearning_big_data
293 625
C 12 по 25 апреля приглашаем принять участие в EPAM Data Hiring Weeks!
Станьте частью команды EPAM и получите welcome-бонус в размере одного оклада.
Направления:
Big Data: https://epa.ms/EPAM-BigData-HiringWeek
Data Quality: https://epa.ms/EPAM-DataQuality-HiringWeek
Как подать заявку:
1. Заполните регистрационную форму и получите подтверждение;
2. Пройдите интервью и получите оффер в течение 24 часов.
Мы ценим ваше время, и эта одна из причин проведения мероприятия – не нужно долго ждать решения. После успешного прохождения интервью в течение 24 часов вам будет сделан оффер. Если вы примете его в период с 12 по 25 апреля, вы получите welcome-бонус.
