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 293 943 підписників, посідаючи 330 місце в категорії Технології та додатки та 1 277 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 293 943 підписників.
За останніми даними від 30 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 432, а за останні 24 години на -166, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.71%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.50% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 22 682 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 178 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 176.
- 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 01 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.
293 943
Підписники
-16624 години
-1 5837 днів
-6 43230 день
Архів дописів
293 905
🟣 Хотите узнать, как научить компьютер понимать текст?
На открытом уроке соберите свою NLP-модель, способную распознавать эмоциональную окраску текста.
⏰ 25 мая в 18:00
Урок пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional», разработанного совместно со Сбером.
🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА
Сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
👉 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
https://otus.pw/9ljx/
293 905
Imagen unprecedented photorealism × deep level of language understanding From Google
Home: https://gweb-research-imagen.appspot.com/
Paper: https://gweb-research-imagen.appspot.com/paper.pdf
293 905
📝 Automated Crossword Solving
Pretrained models, precomputed FAISS embeddings, and a crossword clue-answer dataset.
Github: https://github.com/albertkx/berkeley-crossword-solver
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.09665v1
Dataset: https://www.xwordinfo.com/JSON/
@ai_machinelearning_big_data
293 905
immers.cloud предлагает виртуальные серверы с посекундной тарификацией для решения задач искусственного интеллекта с видеокартами Tesla (V100, A10, T4) и RTX (2080Ti, 3090, 3080, A5000) от 29 ₽ в час.
Арендуйте мощные серверы с видеокартами Nvidia Tesla или RTX на любой срок и с любым бюджетом.
Тарификация посекундная, минимальная сумма пополнения баланса — 100 ₽.
Список всех GPU-конфигураций и цены доступны по ссылке.
Зарегистрируйтесь по ссылке и получите бонус +20% к первому платежу.
Техническая поддержка доступна 24/7 — @immerscloudsupport
293 905
☠️ PYSKL: Towards Good Practices for Skeleton Action Recognition
Skeleton-based action recognition
Github: https://github.com/kennymckormick/pyskl
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.09443v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/finegym
@ai_machinelearning_big_data
293 905
🧍♂ AvatarCLIP: Zero-Shot Text-Driven Generation and Animation of 3D Avatars
Github: https://github.com/hongfz16/avatarclip
Colab demo: https://colab.research.google.com/drive/1dfaecX7xF3nP6fyXc8XBljV5QY1lc1TR?usp=sharing
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.08535v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/amass
Instructions: https://github.com/hongfz16/AvatarCLIP/blob/main/Avatar2FBX/README.md
@ai_machinelearning_big_data
293 905
День открытых дверей направления «Анализ данных»
Зарегистрироваться
23 мая 17:00 (мск)
Бесплатное мероприятие для тех, кто хочет получить новую профессию и работать с данными.
Яндекс Практикум помогает людям расти — на работе и в жизни. У нас вы можете получить новую специальность и найти работу с помощью нашего карьерного центра. Одно из образовательных направлений Практикума — «Анализ данных».
23 мая на Дне открытых дверей мы расскажем, как устроена сфера анализа данных, какие профессии в ней существуют, на что стоит обратить внимание, выбирая специальность, как учиться и не бросать и как потом найти работу. На протяжении всей трансляции вы сможете задавать выступающим экспертам свои вопросы.
293 905
☑️ TorchSSL
A Pytorch-based toolbox for semi-supervised learning.
Code: https://github.com/torchssl/torchssl
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.07246v1
Logs and weights: https://onedrive.live.com/?authkey=%21AJ%2DwKMa%2DENcbk1s&id=AF426F3217F6565A%213488&cid=AF426F3217F6565A
@ai_machinelearning_big_data
293 905
Значительно снизить расходы на приобретение нового оборудования и справиться с дефицитом IT-инфраструктуры помогут облачные сервисы. Ваши данные будут надежно защищены в отказоустойчивом ЦОД TIER III в Москве.
☁️Облако за 990 руб. в месяц! Держим цены 2021 года - убедитесь сами с помощью калькулятора.
Мы предлагаем облачные сервисы для бизнеса:
• корпоративная почта,
• 1С в облаке,
• хранение и резервное копирование данных,
• платформа для совместной работы с документами,
• информационная безопасность,
• вычислительные ресурсы по моделям IaaS/PaaS.
Оформите бесплатный тестовый доступ на нашем сайте.
Приглашаем к сотрудничеству в рамках партнерской программы.
📞 Тел: +7 (495) 789-4135
🌏 Сайт: https://nubes.ru/
293 905
Ищем Lead Data Engineer в команду PREDICTO. Будем разрабатывать CDP (costumer data platform), для сегментации пользователей на аудитории и многих других интересных задач.
📍в классном офисе в Москве/частично удаленно.
📍белая ЗП или ИП от 300 до 600К.
📍большой датасет, интересные задачи, возможность влиять на продукт.
✅Что нужно делать:
• Будешь ответственен за все вопросы разработки.
• Формировать и управлять командой Data Engineer при разработке и эксплуатации продукта.
• Принимать непосредственное участие в разработке продукта.
• Прорабатывать архитектурное решение для продукта.
• Совместно с фаундерами участвовать в обсуждении бизнес целей и задач.
🧠 Чего ждём:
• Опыт работы с облаками, построение и эксплуатация облачных решений.
• Опыт работы с большими объемами данных.
• Опыт управления командой ИТ специалистов.
✅ Опционально:
• Опыт решения на базе Яндекс.Облако.
• Опыт по работе с данными Clickstream.
• Опыт работы с ML.
Интересна вакансия? Пиши Анастасии в тг: @fedosovaAS293 905
👀 Sockeye
Sockeye is an open-source sequence-to-sequence framework for Neural Machine Translation built on PyTorch.
Code: https://github.com/awslabs/sockeye
Tutorial: https://github.com/awslabs/sockeye/blob/main/docs/tutorials/wmt_large.md
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.06618v1
@ai_machinelearning_big_data
293 905
Постройте систему обработки, хранения и аналитики больших данных с помощью сервисов Selectel.
Самостоятельно соберите решение под ваши задачи или пользуйтесь экспертизой наших специалистов.
Решать задачи анализа данных с сервисами Selectel — удобно:
— В @Selectel есть конфигурации серверов и виртуальных машин, которые уже готовы к работе. Если вам нужен сервер нестандартной конфигурации — мы соберем его максимум за 5 рабочих дней.
— Вам не нужно покупать и содержать собственные серверы. Пользуясь услугами Selectel, вы платите за арендованные ресурсы, а мы контролируем безопасность и работоспособность оборудования.
— Арендуйте серверы и межсетевые экраны в аттестованной инфраструктуре Selectel, чтобы соответствовать требованиям российских законов.
Оставьте заявку, мы свяжемся с вами в течение рабочего дня и поможем интегрировать систему в ваш бизнес: https://slc.tl/57iqg
293 905
Group R-CNN for Point-based Weakly Semi-supervised Object Detection
Instance-aware representation learning which consists of instance-aware feature enhancement and instance-aware parameter generation to overcome this issue.
Code: https://github.com/jshilong/grouprcnn
Installation: https://mmdetection.readthedocs.io/en/v2.18.1/get_started.html#installation
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.05920v1
Task: https://paperswithcode.com/task/object-detection
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
293 905
Group R-CNN for Point-based Weakly Semi-supervised Object Detection
Code: https://github.com/jshilong/grouprcnn
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.05920v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ArtificialIntelligencedl
293 905
Прокачай карьеру в NLP и компьютерной лингвистике!
19 мая в 18:00 (по МСК) Мила Рванова, ведущий аналитик-исследователь Газпромбанка, расскажет:
• что такое Natural Language Processing,
• почему знаний в IT и математике может быть недостаточно,
• зачем NLP нужен бизнесу,
• что нужно знать для построения карьеры в NLP.
Лекция пройдет в Zoom – нужна регистрация: https://vk.cc/cd3e4B
293 905
Efficient and performance-portable vector software
CPUs provide SIMD/vector instructions that apply the same operation to multiple data items. This can reduce energy usage e.g. fivefold because fewer instructions are executed. We also often see 5-10x speedups.
Code: https://github.com/google/highway
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.05982v1
Testing: https://github.com/google/highway/blob/master/g3doc/release_testing_process.md
@ai_machinelearning_big_data
293 905
Планируете переезд или остаётесь в России?
Если вы разработчик и у вас есть минута времени, поделитесь планами в анонимном опросе. Там всего 7 вопросов.
Ваши ответы помогут крупному IT-работодателю понять, в каких странах стоит открывать офисы и как условия нужны разработчикам.
293 905
🦉 OWL-ViT: Open-World Object Detection with Vision Transformers
OWL-ViT is an open-vocabulary object detector.
Github: https://github.com/google-research/scenic/tree/main/scenic/projects/owl_vit
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.06230
Colab: https://colab.research.google.com/github/google-research/scenic/blob/main/scenic/projects/owl_vit/notebooks/OWL_ViT_minimal_example.ipynb
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/objects365
@ai_machinelearning_big_data
293 905
Интернет вещей — это глобальная сеть, которая соединяет не только компьютеры, но и другие электрические приборы, от кофе-машин до тостеров. Почему интернет вещей до сих пор не стал чем-то обыденным и насколько жизнь человека может стать комфортнее с развитием этой технологии? Узнайте в новом выпуске подкаста «ZIP. Архив техногенного мира» от команды Газпромбанка.
Слушайте и делитесь > https://vk.cc/cdrlFa
293 905
🗯 DeepFilterNet
A Low Complexity Speech Enhancement Framework for Full-Band Audio (48kHz) using on Deep Filtering.
Github: https://github.com/rikorose/deepfilternet
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.05474v1
Demo: https://huggingface.co/spaces/hshr/DeepFilterNet2
@ai_machinelearning_big_data
