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

293 650

🔍 TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection Github: https://github.com/fcjian/TOOD Paper: https://arxiv.org/abs/2108.07755v2 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data

293 650

🔍 TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection Github: https://github.com/dvlab-research/panopticfcn Paper: https://arxiv.org/abs/2108.07755v2 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data

293 650

✔️ Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation Github: https://github.com/dvlab-research/panopticfcn Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.00720.pdf Methods: https://paperswithcode.com/method/fcn @ai_machinelearning_big_data

293 650

💡 X-modaler: A Versatile and High-performance Codebase for Cross-modal Analytics Github: https://github.com/yehli/xmodaler Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08217v1 Project: https://xmodaler.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

👁 MMOCR: A Comprehensive Toolbox for Text Detection, Recognition and Understanding MMOCR is an open-source toolbox based on PyTorch and mmdetection for text detection, text recognition Github: https://github.com/open-mmlab/mmocr Paper: https://arxiv.org/abs/2108.06543v1 Documentation: https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

⏺ Towards Interpretable Deep Metric Learning with Structural Matching Github: https://github.com/wl-zhao/diml Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05889v1 RevisitDML: https://github.com/wl-zhao/diml @ai_machinelearning_big_data

293 650

Oriented R-CNN for Object Detection Github: https://github.com/jbwang1997/OBBDetection BboxToolkit: https://github.com/jbwang1997/BboxToolkit Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227 @ai_machinelearning_big_data

293 650

🖊 Как внедряются элементы машинного обучения в службу поддержки: об этом рассказал Яндекс Go в новой статье на VC. Внутри можно узнать, каких результатов добилась компания и какие задачи решила благодаря SupportAI: VC: https://vc.ru/yandex.go/280385-yandeks-uluchshil-kachestvo-pismennoy-podderzhki-polzovateley-i-sokratil-rashody-bolee-chem-na-45 @ai_machinelearning_big_data

293 650

Multiscale Vision Transformers: A hierarchical architecture for representing image and video information Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/multiscale-vision-transformers-an-architecture-for-modeling-visual-data/ Code: https://github.com/facebookresearch/SlowFast Pytorch video: https://github.com/facebookresearch/pytorchvideo Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227 @ai_machinelearning_big_data

293 650

ESPnet: end-to-end speech processing toolkit Github: https://github.com/espnet/espnet Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09011v2 Notebook: https://github.com/espnet/notebook @ai_machinelearning_big_data

293 650

⚪ SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation (SIGGRAPH 2021) Github: https://github.com/liruihui/sp-gan Paper: https://arxiv.org/abs/2108.04476v1 Project: https://liruihui.github.io/publication/SP-GAN/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

🧹 Overview of data cleaning methods https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/571606/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

🎨 Paint Transformer: Feed Forward Neural Painting with Stroke Prediction Github: https://github.com/huage001/painttransformer Paper: https://arxiv.org/abs/2108.03798 Paddle Implementation: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN @ai_machinelearning_big_data

293 650

🔍 Contrastive Sensor Fusion Github: https://github.com/descarteslabs/contrastive_sensor_fusion Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05094v1 @ai_machinelearning_big_data

293 650

📹 Internal Video Inpainting by Implicit Long-range Propagation Github: https://github.com/Tengfei-Wang/Implicit-Internal-Video-Inpainting Paper: https://arxiv.org/abs/2108.01912v1 4k Data: https://github.com/Tengfei-Wang/Annotated-4K-Videos Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/videoremoval4k @ai_machinelearning_big_data

293 650

👁 Improving Contrastive Learning by Visualizing Feature Transformation Github: https://github.com/DTennant/CL-Visualizing-Feature-Transformation Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02982 @ai_machinelearning_big_data

293 650

📸 Physics-based Noise Modeling for Extreme Low-light Photography Github: https://github.com/Vandermode/ELD Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02158v1 Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1CT2Ny9W9ArdSQaHNxC5hGwav9lZHoqJa?usp=sharing @ai_machinelearning_big_data

293 650

How to automate Hadoop administration without excruciating pain https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/569762/ @ai_machinelearning_big_data

293 650

▶️ Deepminds's Perceiver: General Perception with Iterative Attention General architecture that works on many kinds of data https://deepmind.com/blog/article/building-architectures-that-can-handle-the-worlds-data Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/perceiver Colab: https://colab.research.google.com/github/deepmind/deepmind_research/blob/master/perceiver/colabs/masked_language_modelling.ipynb Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03206 @ai_machinelearning_big_data

293 650

Создайте систему биометрии — попробуйте себя в роли дата-сайентиста! На бесплатном воркшопе от онлайн-магистратуры МГУ «Искусственный интеллект и цифровые технологии» вы узнаете: ▪️Как построить систему распознавания лиц с помощью Python ▪️Как выполнять тестовые задания и проходить собеседования ▪️Как эффективно изучать Data Science Подключайтесь на онлайн-трансляцию 5 августа в 19:00 по МСК Регистрируйтесь сейчас, чтобы не пропустить воркшоп: https://u.to/w66BGw