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 293 399 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
Архів дописів
293 332
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Code: https://github.com/JWSoh/MZSR
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.12213v1
293 332
160+ Data Science Interview Questions
https://hackernoon.com/160-data-science-interview-questions-415s3y2a
293 332
Fast and Three-rious: Speeding Up Weak Supervision with Triplet Methods
FlyingSquid is a new framework for automatically building models from multiple noisy label sources.
Code: https://github.com/HazyResearch/flyingsquid
Blog: http://hazyresearch.stanford.edu/flyingsquid
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.11955v1
293 332
Imbalanced Classification Model to Detect Mammography Microcalcifications
https://machinelearningmastery.com/imbalanced-classification-model-to-detect-microcalcifications/
293 332
FreezeD: A Simple Baseline for Fine-tuning GANs
Simple Baseline for Fine-Tuning GANs
Code: https://github.com/sangwoomo/freezeD
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.10964
Datasets: https://vcla.stat.ucla.edu/people/zhangzhang-si/HiT/exp5.html
293 332
Using Reinforcement Learning in the Algorithmic Trading Problem
Trading with recurrent actor-critic reinforcement learning
Code: https://github.com/evgps/a3c_trading
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.11523v1
293 332
@itlecture - канал с бесплатными обучающими видео-лекциями по IT и технологиям, а так же записями крупных конференций на различные IT тематики как для новичков, так и для опытных айтишников.
Программирование, Искусственный Интеллект, DevOps, Clouds, Веб-Дизайн, Базы Данных и многое другое.
➡️ https://t.me/itlecture
293 332
Open Images V6 — Now Featuring Localized Narratives
Open Images is the largest annotated image dataset in many regards, for use in training the latest deep convolutional neural networks for computer vision tasks
https://ai.googleblog.com/2020/02/open-images-v6-now-featuring-localized.html
Open Images Dataset V6 + Extensions: https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
Localized Narratives Example: https://www.youtube.com/watch?v=mZqHVUstmIQ&feature=emb_logo
293 332
ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network
AdelaiDet is an open source toolbox for multiple instance-level detection applications.
Code: https://github.com/aim-uofa/adet
Paper: https://arxiv.org/pdf/2002.10200v1.pdf
293 332
How to Calibrate Probabilities for Imbalanced Classification
https://machinelearningmastery.com/probability-calibration-for-imbalanced-classification/
293 332
Exploring Transfer Learning with T5: the Text-To-Text Transfer Transformer
https://ai.googleblog.com/2020/02/exploring-transfer-learning-with-t5.html
Code: https://colab.research.google.com/github/google-research/text-to-text-transfer-transformer/blob/master/notebooks/t5-trivia.ipynb
Github: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer
293 332
Ищем Data Scientists, которые готовы принять методологический вызов и участвовать в хакатоне Яндекс.Недвижимости по анализу данных домов в Москве для повышения эффективности объявлений на классифайде. Очный этап 21-22 марта, регистрация для индивидуальных участников и команд до 10 марта на сайте: https://hacktherealty.ru/
293 332
JAX-based neural network library
https://github.com/deepmind/dm-haiku
Haiku Documentation: https://dm-haiku.readthedocs.io/en/latest/
293 332
A Gentle Introduction to the Fbeta-Measure for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/fbeta-measure-for-machine-learning/
293 332
Implementation of the BASIS algorithm for source separation with deep generative priors
This repository provides an implementation of the BASIS (Bayesian Annealed SIgnal Source) separation algorithm. BASIS separation uses annealed Langevin dynamics to sample from the posterior distribution of source components given a mixed signal.
Github: https://github.com/jthickstun/basis-separation
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.07942
293 332
В России запустился сервис «Манго» — это страховая компания, которая продает страховку квартир по подписке. Сервис использует алгоритмы машинного обучения,разработанные участниками нашего канала для подбора персонального предложения.
Как это работает?
- Вводите адрес — система автоматически подгрузит все данные о вашей квартире!
- Выбираете сумму покрытия.
- Готово! Полис в личном кабинете, а квартира и все вещи застрахованы от проблем 🙂
Никаких бумажек, договоров и поездок в офис, все онлайн. Сумму страхового покрытия можете изменить, если захотите, а в случае чего, выплату получите на карту. Работает по всей России!
Попробовать и получить 1 месяц подписки в подарок: https://clc.to/LkD4SA
293 332
The Microsoft Toolkit of Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding
Code: https://github.com/namisan/mt-dnn
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.07972v1
293 332
ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/zero-deepspeed-new-system-optimizations-enable-training-models-with-over-100-billion-parameters/
293 332
How to Develop an Imbalanced Classification Model to Detect Oil Spills
https://machinelearningmastery.com/imbalanced-classification-model-to-detect-oil-spills/
