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 275 988 підписників, посідаючи 336 місце в категорії Технології та додатки та 1 377 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 275 988 підписників.
За останніми даними від 07 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -2 499, а за останні 24 години на -157, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.01%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.41% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 22 107 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 17 690 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 342.
- 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 08 листопада, 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.
275 988
Підписники
-15724 години
-8727 днів
-2 49930 днів
Архів дописів
275 939
✔️ GPBoost: Combining Tree-Boosting with Gaussian Process and Mixed Effects Models
Github: https://github.com/fabsig/GPBoost
Demo code: https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/fabsig/GPBoost/blob/master/examples/GPBoost_demo.html
Paper: https://arxiv.org/abs/2105.08966v2
@ai_machinelearning_big_data
275 939
Знаете кто стоит за каждым успешным AI-продуктом? Нет, не только команда крутых разработчиков. Без талантливого продакт-менеджера тоже не обошлось.
И если сейчас вы продакт-менеджер, но хотите большего: запускать сложные продуктовые решения и решать верхнеуровневые задачи бизнеса — то мы знаем, чем вам помочь. Нужно всего 4 месяца и мотивация стать лучше.
Речь идёт о курсе «AI Продакт-менеджер» от Product LIVE. После него вы научитесь управлять созданием продуктов с применением AI/DS-инструментов и коммуницировать с командой разработчиков. Лекции читают лидеры AI-сферы из Сбербанка, Mail.ru и Facebook, менторы и кураторы всегда помогут, если что-то не получается.
Курс рассчитан на 10 часов в неделю — можно совмещать с основной работой и сразу применять в ней полученные навыки.
До 31 мая промокод
ML45 даст скидку 45% на обучение
❗️Все подробности и регистрация: https://clc.am/-mD_mQ275 939
🧠 NeuroKit2: A Python toolbox for neurophysiological signal processing
A user-friendly package providing easy access to advanced biosignal processing routines.
Github: https://github.com/neuropsychology/NeuroKit
Paper: https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01516-y
Docs: https://neurokit2.readthedocs.io/en/latest/installation.html
@ai_machinelearning_big_data
275 939
🧠 NeuroKit2: A Python toolbox for neurophysiological signal processing
User-friendly package providing easy access to advanced biosignal processing routines
Github: https://github.com/neuropsychology/NeuroKit
Paper: https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01516-y
@ai_machinelearning_big_data
275 939
🎉 24 мая в Москве наградили молодых ученых и их наставников, занимающихся научной работой в области компьютерных наук. Поздравляем лауреатов премии имени Ильи Сегаловича! 🎉
Каждый из них получит по 1 миллиону рублей, который будет можно потратить на собственные исследования. В этом году Совет премии отметил шесть исследователей из НИУ ВШЭ, МФТИ и Сколковского института науки и технологий.
⚠️ Узнайте больше о тех, кто получил премию, и как принять в ней участие: https://clck.ru/V3QDF
275 939
🔥 Awesome list of datasets in 100+ categories
44 zettabytes of data
https://www.kdnuggets.com/2021/05/awesome-list-datasets.html
@ai_machinelearning_big_data
275 939
📕 Font Style that Fits an Image -- Font Generation Based on Image Context
Github: https://github.com/Taylister/FontFits
Paper: https://arxiv.org/abs/2105.08879v1
Dataset creation: https://github.com/Taylister/TGNet-Datagen
@ai_machinelearning_big_data
275 939
💥DatasetGAN: Efficient Labeled Data Factory with Minimal Human Effort
Github: https://nv-tlabs.github.io/datasetGAN/
Article: https://www.infoq.com/news/2021/05/nvidia-dataset-generator/
Ru: https://neurohive.io/ru/novosti/datasetgan-generator-sinteticheskih-annotirovannyh-datasetov-nvidia/
@ai_machinelearning_big_data
275 939
📷 NeRF Meta Learning With PyTorch
Given a single input view, meta-initialized NeRF can generate a 360-degree video.
Github: https://github.com/sanowar-raihan/nerf-meta
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.02189
Original Project Page: https://www.matthewtancik.com/learnit
Official JAX Implementation: https://github.com/tancik/learnit
@ai_machinelearning_big_data
275 939
Погрузитесь в продвинутые инструменты Machine Learning!
Начните обучение уже 27 мая с демо-занятия «О чем говорят депутаты или тематическое моделирование Госдумы».
На занятии вы проанализируете открытые данные при помощи ML. Узнаете, о чем за последние 20+ лет говорили депутаты российских партий, как можно по топикам выступлениям проследить за изменениями, происходившими в обществе и при чём здесь лемматизация и когерентность.
Демо-занятие является частью онлайн-курса «Machine Learning. Advanced» в OTUS, где вас ждет еще больше увлекательных проектов и полезнейших технологий.
Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/9VnPw/
275 939
🧠 Teaching AI how to forget at scale
Video: https://www.youtube.com/watch?v=hI6iJmPgm_k&ab_channel=FacebookAIFacebookAI
Facebook AI: https://ai.facebook.com/blog/teaching-ai-how-to-forget-at-scale/
Github: https://github.com/facebookresearch/transformer-sequential
Paper: https://ai.facebook.com/research/publications/not-all-memories-are-created-equal
@ai_machinelearning_big_data
275 939
Многослойная нормализация: новый метод улучшения эффективности нейронных сетей
https://neurohive.io/ru/novosti/mnogoslojnaya-normalizaciya-novyj-metod-uluchsheniya-effektivnosti-nejronnyh-setej/
En: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2021.626277/full
@machinelearning_ru
275 939
🚘 Highway-env
A collection of environments for autonomous driving and tactical decision-making tasks
Github: https://github.com/eleurent/highway-env
Documentation: https://highway-env.readthedocs.io/en/latest/
Paper: https://arxiv.org/abs/2105.05701v1
@ai_machinelearning_big_data
275 939
🤖 Conversational AI Chatbot with Transformers in Python
https://www.thepythoncode.com/article/conversational-ai-chatbot-with-huggingface-transformers-in-python
Code: https://www.thepythoncode.com/code/conversational-ai-chatbot-with-huggingface-transformers-in-python
Text to speech: https://www.thepythoncode.com/article/convert-text-to-speech-in-python
@ai_machinelearning_big_data
275 939
Как добиться, чтобы модели Machine Learning приносили пользу?
Научитесь делать код модели удобным и поддерживаемым с помощью пайплайнов. 24-25 мая OTUS приглашает на открытый интенсив «Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису». В первый день вы разберетесь, как сохранять обученные модели на диск и развернуть модель в качестве микросервиса. Всё это позволит перейти от набросков в ноутбуке к приносящему пользу сервису. Во второй день вы превратите чужой код модели в работающий микросервис.
После интенсива вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» по спец.цене.
Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/bX2s/
275 939
⚽️ Advancing sports analytics through AI research
🔥 Deepmind blog : https://deepmind.com/blog/article/advancing-sports-analytics-through-ai
A Dataset and Benchmarks: https://soccer-net.org/
Dataset: https://github.com/statsbomb/open-data
Paper: https://sites.google.com/view/ijcai-aisa-2021/
@ai_machinelearning_big_data
275 939
💬 How to Fine Tune BERT for Text Classification using Transformers in Python
https://www.thepythoncode.com/article/finetuning-bert-using-huggingface-transformers-python
Code: https://www.thepythoncode.com/code/finetuning-bert-using-huggingface-transformers-python
Dataset: https://scikit-learn.org/0.19/datasets/twenty_newsgroups.html
@ai_machinelearning_big_data
275 939
Готовы прокачивать свои навыки Machine Learning?
Тогда ждем вас 17 мая на демо-занятии «Кластеризация временных рядов» в OTUS.
Вместе с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist и автором онлайн-курса «Machine learning. Advanced», вы разберете интереснейшую задачу, связанную с временными рядами.
Можно ли найти похожие друг на друга по динамике финансовые активы на бирже, как сгруппировать пользователей по их поведению, кто подставил кролика Роджера? Ответы на некоторые из этих вопросов получим на занятии.
Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/4ajS/
275 939
🔥 Synthesizing Light Field From a Single Image with Variable MPI and Two Network Fusion
Github: https://github.com/Turmac/light_field_synthesis
Project: https://people.engr.tamu.edu/nimak/Papers/SIGAsia2020_LF/index.html
Ru: https://neurohive.io/ru/novosti/two-cnn-for-photos/
Paper: https://people.engr.tamu.edu/nimak/Papers/SIGAsia2020_LF/resource/SIGGRAPH_2020_Light_Field_Authors_version.pdf
Dataset: https://drive.google.com/file/d/1oHywOJAAYm8YrSH5mDubjTAwN8jrCC9y/view
@ai_machinelearning_big_data
275 939
20 мая Сбер впервые проведет масштабную технологическую конференцию SmartDev, чтобы рассказать о максимуме возможностей для разработчиков и всего техно-сообщества.
💥 3000+ участников.
💥 50+ спикеров.
💥 6 параллельных стримов от техно-активов Сбера.
💥 Dev to dev.
На стриме платформы ML Space, эксперты и грандмастера Kaggle расскажут о возможностях ML Space — единственной облачной платформе в мире, позволяющей организовать распределенное обучение на 1000+ GPU. Впервые для российских разработчиков будут представлены новые модули платформы и инструменты oneAPI от Intel.
Конференция пройдет онлайн, участие бесплатное, по предварительной регистрации на сайте.
