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

Сітка:Machinelearning Росія1 276 Технології та додатки327...

📈 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

22 202

Перегляди допису

~ 16 31124 години

~ 18 21848 годин

7.55%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

293 611

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.

293 611

Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions Github: https://github.com/lucidrains/siren-pytorch Paper: https://arxiv.org/abs/2006.09661 @ai_machinelearning_big_data

293 611

💬 New Facebook's Casual Conversations Dataset over 45,000 videos Dataset: https://ai.facebook.com/datasets/casual-conversations-dataset/ Paper: https://ai.facebook.com/blog/shedding-light-on-fairness-in-ai-with-a-new-data-set/ @ai_machinelearning_big_data

293 611

🦏 DoubleML - Double Machine Learning in Python Github: https://github.com/DoubleML/doubleml-for-py Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03220v1 Docs: https://docs.doubleml.org/stable/index.html @ai_machinelearning_big_data

293 611

📗 New updates: Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/ @ai_machinelearning_big_data

293 611

Regularizing Generative Adversarial Networks under Limited Data Github: https://github.com/google/lecam-gan Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03310 https://hytseng0509.github.io/lecam-gan/ @ai_machinelearning_big_data

293 611

Обращаем внимание на новый официальный телеграм-канал с вакансиями @megafonjobs. Кому полезно? Разработчикам, data scientists, аналитикам, продуктологам, дизайнерам и другим экспертам в области IT и digital. Зачем нужно? Чтобы быть в курсе крутых вакансий компании, которая создает цифровые продукты для миллионов пользователей. Почему интересно? На канале публикуются самые топовые и горящие вакансии, а еще запланированы полезные материалы и инсайты на темы Digital и IT, интервью с руководителями МегаФона и многое другое. Подписывайся на @megafonjobs, если готов принять карьерный вызов и выйти на новый профессиональный уровень!

293 611

Timers and Such: A Practical Benchmark for Spoken Language Understanding with Numbers Github: https://github.com/speechbrain/speechbrain/tree/develop/recipes/timers-and-such Dataset: https://zenodo.org/record/4623772#.YG08zhQzZs9 Paper: https://arxiv.org/abs/2104.01604v1 @ai_machinelearning_big_data

293 611

15 апреля в 17:00 пройдет мероприятие Arrival Live, на котором команда Arrival впервые расскажет о том, как устроено автомобилестроение будущего: что находится под капотом автомобилей и в стенах фабрик компании. Не пропусти! Предварительная регистрация поможет не забыть про митап и получить ссылку на онлайн-трансляцию, а также материалы по итогам митапа. Не пропусти – meetup.arrival.com

293 611

Audio-Visual Event Localization in Unconstrained Videos https://sites.google.com/view/audiovisualresearch Github: https://github.com/YapengTian/AVE-ECCV18 Paper: https://arxiv.org/abs/1803.08842 @ai_machinelearning_big_data

293 611

Беспокоитесь о сохранности данных? 8 апреля в 11:00 приглашаем на вебинар «Commvault Intelligent Data Management. Больше чем просто backup». ∙ как свести к минимуму риски, сложность и расходы при развертывании системы защиты данных и резервного копирования ∙ как создать единую платформу управления данными ∙ как получить решение под ключ от одного поставщика На вебинаре представим обновленный портфель решений для интеллектуального управления данными, а также поделимся лучшими практиками применения резервного копирования. Регистрируйтесь: https://clck.ru/U7CqN

293 611

👁 Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking Github: https://github.com/researchmm/Stark Paper: https://arxiv.org/abs/2103.17154v1 @ai_machinelearning_big_data

293 611

Как устроиться на работу продактом и как её не потерять? Узнаете 6 апреля в 19:00 на бесплатном интенсиве от ProductStar Вместе с Ириной Гизитдиновой, Product Leader компании BPC, вы получите ответы на вопросы: — Большая компания или стартап? Как проходить собеседования? На что обращают внимание? Какие совершаются типовые ошибки? — Как измерить свой уровень? Как расти продакту? Как правильно подойти к прокачке своих навыков, чтобы больше "стоить" на рынке? — Ошибки, которые могут стоить вам работы продакта. Также каждому зрителю подарят чек-лист «Как пройти собеседование на должность продакт-менеджера» Участие бесплатное, но регистрация обязательна Зарегистрироваться на интенсив 👉 @ProductStarProductBot

293 611

EasyMocap is an open-source toolbox for markerless human motion capture from RGB videos Github: https://github.com/zju3dv/EasyMocap Paper: https://arxiv.org/abs/2104.00340v1 @ai_machinelearning_big_data

293 611

⚡️ NeX: Real-time View Synthesis with Neural Basis Expansion Github: https://github.com/nex-mpi/nex-code Real-time View Synthesis with Python Code: https://analyticsindiamag.com/what-is-nex-guide-to-real-time-view-synthesis-with-python-code/ Project: https://nex-mpi.github.io/ Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05606.pdf Video: https://www.youtube.com/watch?v=HyfkF7Z-ddA&ab_channel=SupasornSuwajanakorn @ai_machinelearning_big_data

293 611

Hyperbolic Graph Convolutional Auto-Encoders Github: https://github.com/junhocho/HGCAE Paper: https://arxiv.org/abs/2103.16046 @ai_machinelearning_big_data

293 611

TransT - Transformer Tracking Github: https://github.com/chenxin-dlut/TransT Paper: https://arxiv.org/abs/2103.15436 Model: https://drive.google.com/drive/folders/1GVQV1GoW-ttDJRRqaVAtLUtubtgLhWCE @ai_machinelearning_big_data

293 611

Каждый Data scientist хоть раз пробовал поиграться с нейросетями. Но чтобы они решали задачи бизнеса, работали стабильно и не потребляли чрезмерное количество ресурсов — тут не обойтись без практики и специальных знаний. Хотите связать свою карьеру с нейросетями? Ждем вас на онлайн-курсе «Deep Learning. Basic», где вы с основ шаг за шагом создадите и обучите свою первую послушную нейронную сеть. ⚡️За 5 месяцев вы ознакомитесь с базовыми возможностями нейронных сетей, попробуете разные направления Deep Learning и освоите такие фреймворки как PyTorch, Keras, NumPy. После обучения вы сможете претендовать на начальные позиции специалиста по нейронным сетям и самостоятельно решать рядовые распространенные задачи. 👉Вступительный тест покажет, достаточно ли у вас знаний математики и базового синтаксиса Python для прохождения курса. Набирайте проходной балл и занимайте место по спец.цене: https://otus.pw/mAwq/

293 611

UniverseNet UniverseNet is the state-of-the-art detector that can be trained in 24 epochs. Github: https://github.com/shinya7y/UniverseNet Paper: https://arxiv.org/abs/2103.14027v1 @ai_machinelearning_big_data

293 611

Swin Transformer - PyTorch Code: https://github.com/berniwal/swin-transformer-pytorch Github: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer Paper: https://arxiv.org/abs/2103.14030v1 @ai_machinelearning_big_data