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 293 260 підписників, посідаючи 326 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 293 260 підписників.
За останніми даними від 04 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 366, а за останні 24 години на -131, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.35%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.62% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 569 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 480 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 168.
- 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 05 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.
293 260
Підписники
-13124 години
-1 4647 днів
-6 36630 день
Архів дописів
293 259
Abstraction and Reasoning Corpus
Paper: https://arxiv.org/abs/1911.01547
ARC: https://github.com/fchollet/ARC
293 259
The Visual Task Adaptation Benchmark
http://ai.googleblog.com/2019/11/the-visual-task-adaptation-benchmark.html
293 259
A minimalist neural machine translation toolkit based on PyTorch that is specifically designed for novices.
https://arxiv.org/abs/1907.12484
https://github.com/joeynmt/joeynmt
293 259
A Gentle Introduction to Monte Carlo Sampling for Probability
https://machinelearningmastery.com/monte-carlo-sampling-for-probability/
293 259
Hamiltonian Neural Networks
https://eng.uber.com/research/hamiltonian-neural-networks/
paper: https://arxiv.org/pdf/1906.01563.pdf
code: https://github.com/greydanus/hamiltonian-nn
293 259
Visual Wake Words with TensorFlow Lite Micro
https://medium.com/tensorflow/visual-wake-words-with-tensorflow-lite-micro-8578e59ea6f9
dataset: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/datasets/build_visualwakewords_data.py
tutorial: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/experimental/micro/examples/person_detection/training_a_model.md
293 259
Хочешь освоить профессию будущего и быть востребованным специалистом? Изучи Data Science бесплатно!
Ссылка для регистрации: 🔜 https://clc.to/TFA4GQ
💻 Познакомься с Python и Machine Learning с нуля.
💡 Создай самостоятельный проект, который можно положить в портфолио.
📈 Оцени качество написанной модели вместе с экспертом.
🎁 Авторы трёх лучших проектов получат грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
293 259
Хочешь освоить профессию будущего и быть востребованным специалистом? Изучи Data Science бесплатно!
Ссылка для регистрации: 🔜 https://clc.to/TFA4GQ
💻 Познакомься с Python и Machine Learning с нуля.
💡 Создай самостоятельный проект, который можно положить в портфолио.
📈 Оцени качество написанной модели вместе с экспертом.
🎁 Авторы трёх лучших проектов получат грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
293 259
A Gentle Introduction to Expectation-Maximization (EM Algorithm)
https://machinelearningmastery.com/expectation-maximization-em-algorithm/
293 259
Hugging Face: State-of-the-Art Natural Language Processing in ten lines of TensorFlow 2.0
https://medium.com/tensorflow/using-tensorflow-2-for-state-of-the-art-natural-language-processing-102445cda54a
code: https://github.com/huggingface/transformers
293 259
Using Self-Supervised Learning Can Improve Model Robustness and Uncertainty
https://arxiv.org/abs/1906.12340v2
Self-Supervised Learning for OOD Detection (NeurIPS 2019)
https://github.com/hendrycks/ss-ood
Download the one class ImageNet test set here:
https://drive.google.com/file/d/13xzVuQMEhSnBRZr-YaaO08coLU2dxAUq/view
293 259
Introducing the Schema-Guided Dialogue Dataset for Conversational Assistants
http://ai.googleblog.com/2019/10/introducing-schema-guided-dialogue.html
Schema-Guided Dialogue State Tracking
https://github.com/google-research-datasets/dstc8-schema-guided-dialogue
article : https://arxiv.org/pdf/1909.05855.pdf
293 259
Deep Learning Drizzle
code: https://github.com/kmario23/deep-learning-drizzle
https://deep-learning-drizzle.github.io
293 259
🔥Заканчивается набор на Базовый и Продвинутый курсы по математике для Data Science. Пройдите вступительный тест и займите последние места со скидкой: https://otus.pw/pVpr/
📌Базовый курс математики
Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Вы освоите основные разделы математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику.
После курса будете готовы к изучению машинного обучения либо к апгрейду в своей профессии.
📌Продвинутый курс математики
Для поступления на курс нужно знать высшую математику на уровне 1-2 курса университета.
Курс позволит поднять уровень по математике для решения задач в области машинного обучения любой сложности.
Теория будет дополнена решением реальных кейсов: решение задачи регрессии, АБ-тестирование, работа над рекомендательной системой, использование метод опорных векторов и т. д.
Делиться своей экспертизой будет преподаватель курса Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ по высшей математике с опытом более 10 лет, работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics) и другие.
☝🏻Курсы подходят для аналитиков, разработчиков и всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science: https://otus.pw/pVpr/
293 259
Open-sourcing SlowFast, competition-leading video recognition through dual frame-rate analysis
https://ai.facebook.com/blog/slowfast-video-recognition-through-dual-frame-rate-analysis/
github: https://github.com/facebookresearch/SlowFast
paper: https://arxiv.org/abs/1812.03982
293 259
Meta-World: A Benchmark and Evaluation for Multi-Task and Meta Reinforcement Learning
https://meta-world.github.io/
article: https://arxiv.org/abs/1910.10897v1
github: https://github.com/rlworkgroup/metaworld
293 259
Teacher algorithms for curriculum learning of Deep RL in continuously parameterized environments
https://github.com/flowersteam/teachDeepRL
293 259
Build and deploy TensorFlow.js models with the power of AutoML
https://medium.com/tensorflow/build-and-deploy-tensorflow-js-models-with-the-power-of-automl-1985b8985083
Edge TensorFlow.js tutorial
https://cloud.google.com/vision/automl/docs/tensorflow-js-tutorial
AutoML Edge API
https://www.npmjs.com/package/@tensorflow/tfjs-automl
293 259
Идет набор в новую группу профессионального онлайн-курса «Нейронные сети на Python».
📌Знакомьтесь с полностью обновленной программой, сдавайте вступительное тестирование и присоединяйтесь к слушателям https://otus.pw/9tSv/
Что даст вам этот курс:
- Научитесь работать с нейронными сетями с использованием фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras;
- Изучите теорию и практику по таким важным направлениям Deep Learning как Computer Vision, NLP, обучение с подкреплением;
И многое другое.
Делиться своей экспертизой с вами будут преподаватели, профессионалы своего дела и разработчики-практики:
📌Артур Кадурин – признанный эксперт в области науки о больших данных, CEO Insilico Taiwan и Chief AI Officer Insilico Medicine.
📌Дмитрий Музалевский, Lead Data Scientist в Koerber Digital, 7+ лет опыта в области анализа данных и машинного обучения. Опыт работы и проектов в различных индустриях: телеком, онлайн-ритейл, банковская сфера, финтех и медтех.
📌Михаил Степанов, Jet Infosystems, занимается проектами по агрегации отзывов, по анализу и оптимизации производства крупных промышленных компаний. В data science пришел из промышленного программирования на Python.
Приходите за подробностями, сдавайте вступительный тест и присоединяйтесь к курсу: https://otus.pw/9tSv/
