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 276 293 підписників, посідаючи 336 місце в категорії Технології та додатки та 1 374 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 276 293 підписників.
За останніми даними від 05 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -2 229, а за останні 24 години на -129, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.04%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.20% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 22 218 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 17 137 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 330.
- 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 06 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.
276 293
Підписники
-12924 години
-8177 днів
-2 22930 днів
Архів дописів
276 293
🥇 The Complete Data Science Study Roadmap
➡️ Read
🎲 Statistics Fundamental by Josh Starmer
👨🎓 CS229 machine learning Stanford
@ai_machinelearning_big_data
276 293
Это — самый короткий путь к работе в SberDevices!
4 сентября участвуй в One Day Offer: пройди fast-интервью за 1 день и получи оффер мечты!
Кто мы? Создаём умные устройства, виртуальных ассистентов и другие продукты в области Speech Recognition, NLP, PLP SmartSearch. У нас очень сильная, а главное, драйвовая команда, в которой ты точно найдёшь проекты по душе!
Кого мы ищем? Специалистов в сферах Data Science, Machine Learning, data-аналитиков, data-инженеров. Опыт работы в DS/ML от 2 лет.
Что такое One Day Offer? Это возможность за 1 день заявить о себе, пройти все этапы отбора и получить предложение присоединиться к команде.
Узнай больше и оставь заявку здесь: http://sber.me/?p=1hcrz
276 293
✅ Awesome-Dataset-Distillation
Github: https://github.com/Guang000/Awesome-Dataset-Distillation
Awesome Computer Vision: https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.11311v1
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
@ai_machinelearning_big_data
276 293
🔥 Image as a Foreign Language: BEiT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks
Masked "language" modeling on images (Imglish), texts (English), and image-text pairs ("parallel sentences") in a unified manner.
Github: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/beit
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.10442v1
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/visual-genome
@ai_machinelearning_big_data
276 293
Надоело прыгать от инструмента к инструменту в процессе работы над машинным обучением?
☑️ 31 августа Cloud проводит бесплатный вебинар для дата-сайентистов, дата-инженеров и всех, кто сейчас в поиске удобного инструмента для полного цикла ML-разработки.
У каждого будет шанс:
▪️ вместе с экспертом пройти полный путь от загрузки данных на платформу ML Space до вывода модели в production;
▪️ узнать, что помогает сделать обучение моделей более прозрачным;
▪️ увидеть, как наша платформа ускоряет время разработки внутри команды Data Science;
▪️ разобрать практический кейс применения ML-решения;
▪️ узнать, как получить грант на тестирование платформы и убедиться в преимуществах самостоятельно.
Регистрируйтесь по ссылке и запускайте AI продукты до 30% быстрее!
276 293
Надоело прыгать от инструмента к инструменту в процессе работы над машинным обучением?
☑️ 31 августа Cloud проводит бесплатный вебинар для дата-сайентистов, дата-инженеров и всех, кто сейчас в поиске удобного инструмента для полного цикла ML-разработки.
У каждого будет шанс:
▪️ вместе с экспертом пройти полный путь от загрузки данных на платформу ML Space до вывода модели в production;
▪️ узнать, что помогает сделать обучение моделей более прозрачным;
▪️ увидеть, как наша платформа ускоряет время разработки внутри команды Data Science;
▪️ разобрать практический кейс применения ML-решения;
▪️ узнать, как получить грант на тестирование платформы и убедиться в преимуществах самостоятельно.
Регистрируйтесь по ссылке и запускайте AI продукты до 30% быстрее!
Зарегистрироваться
276 293
⚙️ Cold Diffusion: Inverting Arbitrary Image Transforms Without Noise
Github: https://github.com/arpitbansal297/cold-diffusion-models
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.09392v1
Cold-Diffusion: https://arxiv.org/abs/2208.09392
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/celeba
@ai_machinelearning_big_data
276 293
🎆 Unifying Visual Perception by Dispersible Points Learning
Conceptually simple, flexible, and universal visual perception head for variant visual task
Github: https://github.com/sense-x/unihead
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.08630v1
Model: https://drive.google.com/file/d/1TwFCog_PMd1HWA7s-s9pN2F_fgyMyR3x/view
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@ai_machinelearning_big_data
276 293
Новые быстрые IT-курсы от Практикума
Освоить новую профессию теперь можно на буткемпах — новых программах длительностью от 2 до 5 месяцев. Курсы подойдут тем, у кого нет опыта в программировании или анализе данных, но есть желание и время, чтобы интенсивно учиться.
На буткемпах от Практикума можно стать аналитиком данных, фронтенд-разработчиком, специалистом по Data Science или инженером по тестированию.
Особенности коротких программ:
- Еженедельное планирование с наставником.
Распределите нагрузку и поймёте, на чём нужно сфокусироваться.
- Наставник на связи весь день.
В течение ~8 учебных часов можете писать наставнику любые вопросы по заданиям.
- Вебинары каждую неделю.
Разберёте сложные темы, получите помощь с проектами и ответы на вопросы.
- Каникулы в середине курса.
Отдохнёте неделю — и закончите учёбу с новыми силами.
- Помощь с трудоустройством.
Научитесь писать резюме, составлять портфолио и искать вакансии.
Начните учиться бесплатно сейчас.
И регистрируйтесь на ближайший поток:
— для аналитиков данных и специалистов по Data Science — 8 сентября;
— для инженеров по тестированию и фронтенд-разработчиков — 1 сентября.
276 293
🧔 StyleFaceV - Official PyTorch Implementation
StyleFaceV produces high-fidelity identity-preserving face videos with vivid movements
Github: https://github.com/arthur-qiu/stylefacev
Project: http://haonanqiu.com/projects/StyleFaceV.html
Video: https://youtu.be/BZNLcD04-Fc
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.07862v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/faceforensics-1
@ai_machinelearning_big_data
276 293
⚡️ Старт набора на углубленный курс Machine Learning. Professional
Научитесь использовать методы машинного обучения и решайте бизнес-задачи!
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера.
Вам предстоит справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели в продакшн. За 5 месяцев вы освоите современные инструменты анализа данных и научитесь выстраивать полный пайплайн работы с данными.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist
💻 Открытый урок — NLP сегодня: от истоков до трансформеров, 5 сентября в 18:00
https://otus.pw/gfaE/
💻 Открытый урок —Out liar! Методы детекции аномалий в данных, 19 сентября в 18:00
https://otus.pw/FjRh/
Время прохождения теста ограниченно 20 минут
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ
https://otus.pw/tx6T/
276 293
🗣 Speech Enhancement and Dereverberation with Diffusion-based Generative Models
Github: https://github.com/sp-uhh/sgmse
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.05830v1
Pretrained checkpoints: https://drive.google.com/drive/folders/1CSnkhUSoiv3RG0xg7WEcVapyLuwDaLbe?usp=sharing
@ai_machinelearning_big_data
276 293
Осталась всего неделя до окончания приема документов в НИУ ВШЭ на очную онлайн-магистратуру Master of Computer Vision
Программа разработана учеными Вышки и ведущими экспертами Huawei, Itseez3D, Intel, Harman, Xperience.ai, участвующими в передовых исследованиях в области компьютерного зрения.
Методика преподавания такая же, как в офлайне, но с адаптацией к онлайн-формату, программы практикоориентированные и разрабатываются в тесной связке с ведущими компаниями на рынке.
Вас ждёт много практики, которая реально поможет стать крутым мл-специалистом, а также:
- участие в проектах компаний, 16 кейсов в своем портфолио;
- высокая степень адаптации к новой профессиональной среде;
- владение разделами компьютерных наук: анализа данных и машинного обучения, включая глубинное обучение; современными методами обработки, анализа и синтеза изображений и видео;
- умение работать над сложными задачами СV.
Возможно получение скидки на обучение до 70%.
Подробнее про онлайн-программы НИУ ВШЭ
276 293
🎼 ROC: A New Paradigm for Lyric-to-Melody Generation
Muzic is a research project on AI music that empowers music understanding and generation with deep learning and artificial intelligence.
Github: https://github.com/microsoft/muzic
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.05697v1
Project: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/ai-music/
@ai_machinelearning_big_data
276 293
16-18 сентября пройдет третий онлайн-хакатон от АО «Россельхозбанк» — AgroCode Hack 2022 🌳
Командам предстоить решить одну из трех технологичных задачи агроиндустрии:
🚜 Разработать алгоритм по определению границ кузова транспорта для комбайна при сборе урожая в задаче от «Ростсельмаш»;
🐮 Выявить закономерности заболеваний у коров и определить наименее эффективные протоколы по их лечению в рамках задачи от «Агроинтеллект»;
🍇 И создать сервис по поиску перспективных земель для выращивания винограда в Краснодарском крае в задаче от Terroir Concept.
Команды-победители смогут разделить призовой фонд в 1 400 000 рублей!💰
Регистрация и все подробности по ссылке276 293
LAMDA-SSL: Semi-Supervised Learning in Python
Github: https://github.com/ygzwqzd/lamda-ssl
Paper: https://arxiv.org/pdf/2208.04610.pdf
Docs: https://ygzwqzd.github.io/LAMDA-SSL
@ArtificialIntelligencedl
276 293
#спринт 11.8 ai_machinelearning_big_data Отдам САМ
⚡️ R — один из самых мощных языков для анализа данных.⚡️
В сочетании с удобством и быстродействием SQL Server получается мощная аналитическая платформа с привычной структурой БД и удобством анализа в R.
Как использовать MS SQL Server для аналитики данных с помощью мощного языка R?
🚀 Узнайте на открытом уроке в OTUS 16 августа в 20:00 мск.
На занятии мы разберем примеры аналитики данных и библиотек машинного обучения встроенных в SQL Server.
Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MS SQL Server Developer» и позволит познакомиться с экспертом.
👉🏼 Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/5rvH/
276 293
🐚 Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation with Overlapping BiLayers
Github: https://github.com/lkeab/BCNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.04438v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/bdd100k
Video: https://www.youtube.com/watch?v=iHlGJppJGiQ
@ai_machinelearning_big_data
276 293
Как стать магистром в области цифровых решений для юриспруденции?
Приходите в совместную магистратуру ВШЭ и Нетологии «LegalTech: автоматизация юридических процессов». Вы освоите весь процесс автоматизации юридической функции: от анализа текущего состояния до релиза высокотехнологичного продукта в компании.
Плюсы программы:
- Онлайн-обучение с преимуществами очного ― вы будете полноценным студентом ВШЭ, при этом сможете учиться в удобное время.
- Получите специализацию на выбор ― LegalOps или Legal Engineer.
- Пройдёте стажировку у партнёров из Мегафона, Райффайзенбанка, Крока и других.
Изучите программирование и анализ данных, познакомитесь с ведущими LegalTech-решениями и создадите свой проект.
Подать документы на программу можно до 19 августа. Изучить программу подробнее: https://netolo.gy/i3S
