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 281 Технології та додатки326...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 293 457 підписників, посідаючи 326 місце в категорії Технології та додатки та 1 281 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 293 457 підписників.

За останніми даними від 02 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 464, а за останні 24 години на -249, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.49%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.71% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 989 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 765 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 173.
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 03 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.

293 457

Підписники

-24924 години

-1 5267 днів

-6 46430 день

21 989

Перегляди допису

~ 16 76524 години

~ 18 67648 годин

7.49%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

293 431

Up Great technology contest READ//ABLE stimulates the development of new approaches to machine learning. It gives great opportunities for NLP developers. Join us for the next AI breakthrough! Task: to develop an AI product capable of successfully identifying semantic and factual errors in academic essays at the specialist level within the limited time. Prize: 100 million rubles for each language: Russian or English Dataset: https://bit.ly/34279IC A set of text essay files in Russian and English is a usable tool for specialists in the field. The dataset will be replenished. Info and terms of participation: https://bit.ly/3kGdTBZ

293 431

Understanding the Role of Individual Units in a Deep Neural Network Examine two types of networks that contain interpretable units: networks trained to classify images of scenes, and networks trained to synthesize images of scenes. https://dissect.csail.mit.edu/ Github: https://github.com/davidbau/dissect Website: https://www.pnas.org/content/early/2020/08/31/1907375117 Paper: https://arxiv.org/pdf/2009.05041.pdf

293 431

Согласно исследованию Академии больших данных MADE и портала HH.ru, специалисты по анализу данных — одни из самых востребованных на рынке. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, чем в 2015 году. Спрос на дата-сайентистов постоянно растет, как и их зарплаты (в среднем — 140 000 рублей). В SkillFactory стартует обновленный курс-тренажёр «Data Science». Python, машинное обучение, нейросети и deep learning, основы Big Data и Data engineering — всё это вы освоите на практических задачах и хакатона. А если что-то будет непонятно — менторы всегда на связи. К концу обучения у вас будет готовое портфолио, а лучшие студенты будут трудоустроены. 🚀Запишитесь на курс со скидкой 30%: https://clc.am/ihHAyQ

293 431

TorchKGE: Knowledge Graph Embedding in Python and PyTorch https://torchkge.readthedocs.io/en/latest/ Github: https://github.com/torchkge-team/torchkge Paper: https://arxiv.org/abs/2009.02963v1 @ai_machinelearning_big_data

293 431

HyperOpt for Automated Machine Learning With Scikit-Learn https://machinelearningmastery.com/hyperopt-for-automated-machine-learning-with-scikit-learn/

293 431

🧙‍♂️ How to Create a Cartoonizer with TensorFlow Lite https://blog.tensorflow.org/2020/09/how-to-create-cartoonizer-with-tf-lite.html Code: https://github.com/margaretmz/cartoonizer-with-tflite E2E TFLite Tutorials: https://github.com/ml-gde/e2e-tflite-tutorials @ai_machinelearning_big_data

293 431

KILT: a Benchmark for Knowledge Intensive Language Tasks All tasks in KILT are grounded in the same snapshot of Wikipedia, reducing engineering turnaround through the re-use of components, as well as accelerating research into task-agnostic memory architectures. Github: https://github.com/facebookresearch/KILT Paper: https://arxiv.org/abs/2009.02252 @ai_machinelearning_big_data

293 431

The Little W-Net that Could State-of-the-Art Retinal Vessel Segmentation with Minimalistic Models. Github: https://github.com/agaldran/lwnet Paper: https://arxiv.org/abs/2009.01907v1

293 431

С каждым годом количество данных, генерируемых компаниями, растёт всё больше и больше. Но как управлять всеми этими данными, как их эффективно использовать? На этот вопрос сможет ответить Data Scientist, и за это компании готовы платить от 150 000 рублей и больше — ежемесячно! ⠀ Хочешь стать таким же? Онлайн-университет Skillbox может помочь пройти дорогу с нуля до специалиста, ещё и с доступной рассрочкой. ⠀ Тебе предстоит пройти этот путь вместе с опытными специалистами и научиться использовать язык программирования Python, работать с источниками данных CSV, XML и XLSX, познакомиться с анализом данных. Также освоишь машинное обучение, что даст знания в области нейронных сетей. Если нет опыта в программировании, это не помеха, всему обучат и всё расскажут с нуля. ⠀ После прохождения курса тебе помогут составить выгодное резюме и поспособствуют трудоустройству. Переходи по ссылке и регистрируйся, пока остались места со скидкой 40% ▶ https://clc.am/wNtJ9w

293 431

Auto-Sklearn for Automated Machine Learning in Python https://machinelearningmastery.com/auto-sklearn-for-automated-machine-learning-in-python/

293 431

❓Какие задачи Deep Learning и Компьютерного зрения надо уметь решать, если вас интересует карьера в области нейросетей? Приходите 8 сентября на вебинар, где Артур Кадурин расскажет о must have инструментах и представит онлайн-курсы «Deep Learning. Basic» и «Computer Vision» Вы узнаете, чем курсы отличаются от конкурентов, как организована практика и как сэкономить на обучении. Также вы сможете задать свои вопросы эксперту о перспективах направления и ожиданиях работодателей. 👉🏻Регистрируйтесь на вебинар по ссылке: https://otus.pw/mLNh/

293 431

Awsome-domain-adaptation This repo is a collection of AWESOME things about domain adaptation, including papers, code, etc. Feel free to star and fork. Github: https://github.com/zhaoxin94/awesome-domain-adaptation Paper: https://arxiv.org/abs/2009.00155v1

293 431

🃏 Estimate Probabilities Of Card Games https://becominghuman.ai/estimate-probabilities-of-card-games-3ae50adb75c7

293 431

Top2Vec Top2Vec is an algorithm for topic modeling and semantic search. It automatically detects topics present in text and generates jointly embedded topic, document and word vectors. Github: https://github.com/ddangelov/Top2Vec Paper: https://arxiv.org/abs/2008.09470v1 Doc2vec: https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html

293 431

Introducing Opacus: A high-speed library for training PyTorch models with differential privacy https://ai.facebook.com/blog/introducing-opacus-a-high-speed-library-for-training-pytorch-models-with-differential-privacy/ Github: https://github.com/pytorch/opacus Differential Privacy Series Part 1 | DP-SGD Algorithm Explained: https://medium.com/pytorch/differential-privacy-series-part-1-dp-sgd-algorithm-explained-12512c3959a3

293 431

✅Уже сегодня в 19:00 (02 сентября)🗓 пройдёт Meetup, на котором мы не только приоткроем завесу тайны Диалоговых ассистентов, но и расскажем как предсказать извержение вулкана🌋, а так же затронем темы футбола⚽️ и рекомендательных систем: 📍Про какие недавние прорывы и нерешённые задачи в Диалоговых ассистентах расскажет, Дале Давид Сергеевич, фрилансер и NLP engineer? 📍Как Полунина Полина - Ex руководитель Data Science направлений HR, Финансы, Видеоаналитика в группе ”М.Видео-Эльдорадо“, преподаватель НИУ ВШЭ, победитель международных чемпионатов по анализу данных, предсказывает извержение вулкана на основе анализа сейсмических данных? 📍Что думает о дружбе датасайентистов и футболистов Мифтахов Сайдаш Мансурович - Data Scientist "Северсталь"? 📍Какие Offline модели рекомендаций для классифайда использует Василий Лексин, Head of Analytics (Recommendations) в "AVITO.RU"? Ответы на все эти вопросы вы получите уже совсем скоро👇 📌Регистрация на Meetup на канале по ссылке👍

293 431

The Hessian Penalty — Official Implementation It efficiently optimizes the Hessian of your neural network to be diagonal in an input, leading to disentanglement in that input. https://www.wpeebles.com/hessian-penalty Github: https://github.com/wpeebles/hessian_penalty Paper: https://arxiv.org/abs/2008.10599 Video: https://www.youtube.com/watch?v=uZyIcTkSSXA&feature=youtu.be @ai_machinelearning_big_data

293 431

Microsoft’s DoWhy is a Cool Framework for Causal Inference https://www.kdnuggets.com/2020/08/microsoft-dowhy-framework-causal-inference.html Github: https://github.com/microsoft/dowhy @ai_machinelearning_big_data

293 431

👄 Wav2Lip: Accurately Lip-syncing Videos In The Wild Lip-sync videos to any target speech with high accuracy. Try our interactive demo. Github: https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip Paper: https://arxiv.org/abs/2008.10010 Interactive Demo: https://bhaasha.iiit.ac.in/lipsync/ Colab: https://colab.research.google.com/drive/1tZpDWXz49W6wDcTprANRGLo2D_EbD5J8?usp=sharing @ai_machinelearning_big_data

293 431

Introducing TF-Coder, a tool that writes tricky TensorFlow expressions for you https://blog.tensorflow.org/2020/08/introducing-tensorflow-coder-tool.html Paper: https://arxiv.org/abs/2003.09040 Code: https://github.com/google-research/tensorflow-coder Colab: https://colab.research.google.com/github/google-research/tensorflow-coder/blob/master/TF-Coder_Colab.ipynb