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 293 602 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 293 602 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.
293 602
Підписники
-24924 години
-1 5267 днів
-6 46430 день
Архів дописів
293 581
Develop a Neural Network for Banknote Authentication
https://machinelearningmastery.com/neural-network-for-banknote-authentication/
@ai_machinelearning_big_data
293 581
MagFace: A Universal Representation for Face Recognition and Quality Assessment
Github: https://github.com/IrvingMeng/MagFace
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.06627
Code example: https://github.com/IrvingMeng/MagFace/blob/main/inference/examples.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
293 581
Планируете первые шаги в Data Science? Поможем пройти путь с нуля до Middle специалиста в Machine learning за 1 год. Узнайте, с чего начать, на бесплатных вебинарах онлайн-курса «Специализация Machine Learning»:
📌«Demo Day курса»: https://otus.pw/juPy/
— Ответим на все вопросы, расскажем о хардкорной программе и преподавателях. Поделимся инсайдами о карьерных перспективах и максимальных скидках на курс.
📌«Чему можно научить машину»: https://otus.pw/svsa/
— Разберём, зачем нужно машинное обучение и какие интересные вещи вы научитесь делать, когда пройдёте специализацию. На примере реальных проектов из разных индустрий увидим, какие полезные практические задачи можно решать при помощи «всего пары строк кода» и обсудим, почему за этой парой строк обязательно должно стоять основательное понимание теории.
Вебинары проведёт преподаватель-практик курса Дмитрий Сергеев (Senior Data Scientist в Oura). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!
293 581
Strawberry Fields is a full-stack Python library for designing, simulating, and optimizing continuous-variable quantum optical circuits.
Github: https://github.com/XanaduAI/strawberryfields
Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05530v1.pdf
@ai_machinelearning_big_data
293 581
Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition
Github: https://github.com/d-li14/involution
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.06255
OpenMMLab: https://openmmlab.com/
@ai_machinelearning_big_data
293 581
Друзья, вам не надоело каждый раз стараться укладывать эксперименты в ограничения по времени, а потом начинать все заново? Го в Датасферу — ноутбуки там никуда не пропадают!
Бесплатные ресурсы для старта ML-разработки и анализа данных по ссылке: https://clck.ru/TfyiR
з.ы. Это как клабхаус — только для тех, кто в теме)
293 581
Train and serve a TensorFlow model with TensorFlow Serving
https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/serving/rest_simple
Code: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/tutorials/serving/rest_simple.ipynb
Dataset: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
@ai_machinelearning_big_data
293 581
Хорошие новости, друзья!
16 марта NewProLab - ведущий провайдер курсов в сфере data science - запускает 12-недельный курс "Специалист по большим данным".
Эту программу уже прошли более 300 дата аналитиков и разработчиков, в их числе CDO ведущих компаний.
👉🏻Успейте подать заявку: https://clck.ru/TayXo
Без преувеличения - это самая хардкорная и глубокая программа на рынке Big Data. Вас ждет 36 практических занятий, 10 лаб, подготовка 2 собственных проектов и всё это на реальных дата-сетах и живых кейсах от команды преподавателей-практиков.
Вы научитесь строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, готовить SQL-like запросы в Hive, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, а также строить алгоритмы рекомендательных систем.
P.S. Нужно подтянуть отдельный модуль? Программу можно пройти частями. Оставляйте заявку.
293 581
👔 Virtual Try-on via Distilling Appearance Flows, CVPR 2021
Github: https://github.com/geyuying/PF-AFN
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.04559
@ai_machinelearning_big_data
293 581
Precise Multi-Neuron Abstractions for Neural Network Certification
Github : https://github.com/eth-sri/eran
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03638v1
@ai_machinelearning_big_data
293 581
Крутой Data-scientist, Python-разработчик или аналитик? 😎
Регистрируйтесь на онлайн-хакатон UFA_SuperHero 👉: https://iqparkevents.com
🎯UFA_SuperHero пройдет 19–21 марта. Принимаем заявки до 15 марта!
🏆Лучшие команды получат денежные призы, возможность пройти обучение в школе стартапов «Сколково» и станут первыми резидентами нового технопарка высоких технологий IQпарк!
На хакатоне вы сможете посоперничать с другими командами в двух видах задач::
● Разработка сервисов для государственных учреждений
● Разработка сервисов для технопарка IQпарк
UFA_SuperHero – это серия мероприятий для ИТ-специалистов и стартап-команд России: хакатон, питч-сессия, обучение в школе стартапов и акселерационная программа.
Организаторы проекта: IQпарк, Инновационный центр «Сколково» и казанский акселератор Digital Super Hero! Ждем вас 👉: https://iqparkevents.com
293 581
RTAB-Map
Real-Time Appearance-Based Mapping
http://introlab.github.io/rtabmap/
Github: https://github.com/introlab/rtabmap
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03827v1
@ai_machinelearning_big_data
293 581
Anycost GAN
Anycost GANs for Interactive Image Synthesis and Editing
https://hanlab.mit.edu/projects/anycost-gan/
Github: https://github.com/mit-han-lab/anycost-gan
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03243
@ai_machinelearning_big_data
293 581
Register for the International Data Analysis Olympiad (IDAO-2021)! The registration continues until March 12.
This year, HSE Faculty of Computer Science and Yandex are holding the Olympiad for the fourth time. This year's Platinum Partner is ‘Otkritie’ Bank. The Olympiad is organised by leading data analysts for their future colleagues, early career analysts and scientists.
The online tour will focus on the search for dark matter - one of the few remaining mysteries of fundamental physics. Dark matter cannot be seen because it does not interact with light and interacts very weakly with ordinary matter. The task of IDAO participants is to build a model that recognises some known observation processes, so that they can be excluded from the search for dark matter.
Details and registration https://idao.world
293 581
🧠 Multimodal Neurons in Artificial Neural Networks
https://openai.com/blog/multimodal-neurons/
Github: https://github.com/openai/CLIP-featurevis
Paper: https://distill.pub/2021/multimodal-neurons/
@ai_machinelearning_big_data
293 581
Ты дата-сайентист? Стань участником Moscow Travel Hack и поборись за призовой фонд 1 500 000 рублей. Партнеры и организаторы приготовили задачи, цель которых – создать решения на основе AI, машинного обучения и нейросетей. Интересно?
Узнай больше на сайте https://clck.ru/TWVGc. Успей подать заявку на участие до 17 марта.
Генеральный партнер — «Русатом Инфраструктурные решения». Стратегический партнер — «Сбер». Организатор — Комитет по туризму города Москвы.
293 581
🤖 A Text-to-Speech Transformer in TensorFlow 2
Github: https://github.com/as-ideas/TransformerTTS
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.00993v1
Samples: https://as-ideas.github.io/TransformerTTS/
@ai_machinelearning_big_data
293 581
Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных!
10 марта примите участие в демо-занятии от Кирилла Султанова, архитектора в области BigData. Что вы узнаете за 1,5 часа?
- Потоковая обработка больших данных.
- Подходы, архитектуры, фреймворки, сравнение, обзор и выбор.
- Основные игроки и перспективные новички.
- Реальные проекты, интересные связки и многое другое!
Демо-занятие входит в программу онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных».
Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/QLr2/
293 581
CogDL: An Extensive Research Toolkit for Deep Learning on Graphs
http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/cogdl/
Github: https://github.com/THUDM/cogdl
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.00959
Dateset: https://github.com/THUDM/cogdl/blob/master/cogdl/datasets/README.md
@ai_machinelearning_big_data
293 581
⭐ CelebA-Spoof: Large-Scale Face Anti-Spoofing Dataset with Rich Annotations
Github: https://github.com/Davidzhangyuanhan/CelebA-Spoof
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.12642v2
Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1OW_1bawO79pRqdVEVmBzp8HSxdSwln_Z
Video: https://www.youtube.com/watch?v=A7XjSg5srvI&t=4s&ab_channel=YuanhanZhang
@ai_machinelearning_big_data
