Machinelearning
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish
📈 Telegram kanali Machinelearning analitikasi
Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 276 197 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 336-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 374-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 276 197 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -2 229 ga, so‘nggi 24 soatda esa -129 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.04% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.20% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 22 218 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 17 137 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 330 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent openai, claude, api, gemini, контекст kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 06 Noyabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
276 197
Obunachilar
-12924 soatlar
-8177 kun
-2 22930 kun
Postlar arxiv
276 155
✏️ Sat2lod2: A Software For Automated Lod-2 Modeling From Satellite-Derived Orthophoto And Digital Surface Model
The proposed method starts building detection results through a deep learning-based detector and vectorizes individual segments into polygons using a “three-step” polygon extraction method
Github: https://github.com/gdaosu/lod2buildingmodel
Paper: https://arxiv.org/abs/2204.04139v1
Datasett: https://drive.google.com/file/d/1rA7SRPbSYFJwOBc7IfXxBgmUroTOZIOF/view?usp=sharing
Video: https://youtu.be/Nn4OABsEOXk
@ai_machinelearning_big_data
276 155
Сервис онлайн-обучения цифровым профессиям Яндекс Практикум запускает программу обучения по специальности «Инженер данных». Курс предназначен для студентов с как минимум базовым знанием SQL и Python — перед стартом необходимо пройти тест.
Авторы и преподаватели – практикующие эксперты ведущих российских IT-компаний.
Длительность — 6,5 месяцев.
Курс на 75% состоит из практических занятий – по окончании программы в вашем портфолио будет не менее 10 проектов.
Вы научитесь:
- работать с технологиями Python, SQL, Metabase, Airflow, PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse, Celery, Kafka, Hadoop, Apache Spark, Spark Streaming и Yandex.Cloud
- извлекать, очищать и сохранять данные
- создавать и поддерживать хранилища типов Data Warehouse и Data Lake
- работать со стриминговой обработкой данных и облаками
Претендовать на работу по новой специальности студенты курса смогут уже в ходе обучения – с поиском вакансии помогут специалисты карьерного центра Яндекс Практикум.
Запись на курс открыта, старт занятий для ближайшего потока студентов – 18 апреля.
Стоимость курса:
95 000 рублей при разовой оплате, при оплате в рассрочку – 17 000 рублей в месяц.
По завершении программы студенты получат диплом о профессиональной переподготовке.
Запись на бесплатную вводную часть и подробности по ссылке.
276 155
🔗 Unsupervised Image-to-Image Translation with Generative Prior
A novel framework GP-UNIT, to improve the overall quality and applicability of the translation algorithm
Github: https://github.com/williamyang1991/gp-unit
Paper: https://arxiv.org/abs/2204.03641v1
Datasett: https://paperswithcode.com/dataset/celeba-hq
@ai_machinelearning_big_data
276 155
immers.cloud предлагает виртуальные серверы с посекундной тарификацией для решения задач искусственного интеллекта с видеокартами Tesla (V100, A10, T4) и RTX (2080Ti, 3090, 3080, A5000) от 29 ₽ в час.
Список всех GPU-конфигураций и цены доступны по ссылке.
Арендуйте мощные серверы с видеокартами Tesla V100 или RTX 3090 (и другие) на любой срок и с любым бюджетом.
Тарификация посекундная, минимальная сумма пополнения баланса — 100 ₽. Оплата происходит только за фактическое время использования вычислительных ресурсов.
В это непростое время, когда иностранные сервисы блокируют доступ к инфраструктуре, а отечественные облачные провайдеры повышают цены, мы решили зафиксировать цены на докризисном уровне и таким образом поддержать наших пользователей.
Зарегистрируйтесь по ссылке и получите бонус +20% к первому платежу.
Техническая поддержка доступна 24/7 — @immerscloudsupport
276 155
DALL·E 2
DALL·E 2 is a new AI system that can create realistic images and art from a description in natural language.
Openai: https://openai.com/dall-e-2/
Paper: https://cdn.openai.com/papers/dall-e-2.pdf
Video: https://vimeo.com/692375454
@ai_machinelearning_big_data
276 155
🗂 ObjectFolder 2.0: A Multisensory Object Dataset for Sim2Real Transfer
Github: https://github.com/rhgao/objectfolder
Paper: https://arxiv.org/abs/2204.02389v1
Project: https://ai.stanford.edu/~rhgao/objectfolder2.0/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/objectfolder
@ai_machinelearning_big_data
276 155
MeetUP Data Science от Альфа-Банка🚀
12 апреля в 18:00 пройдет митап для дата-саентистов и тех, кому интересны решения прикладных задач с помощью машинного обучения.
Программа митапа:
🤓Извлечение бизнес-инсайтов из отзывов клиентов
Эдуард Янаков, Младший специалист по интеллектуальному анализу данных в Альфа-Банке
📈Прогнозирование спроса — работа и проблемы в продакшене
Максим Павлов, Руководитель направления мультивариативного анализа в Х5
📲Склонностные модели транзакционной активности
Алексей Запольский, Старший специалист по созданию новых признаков в Альфа-Банке
💰Определение дохода зарплатного клиента до получения первой зарплаты для целей раннего cross-sale
Евгения Дзюба, Младший специалист по интеллектуальному анализу данных в Альфа-Банке
Участие бесплатное, но нужно зарегистрироваться на Alfa Digital, чтобы вам прислали ссылку для подключения!
276 155
⛓ Deep Automatic Natural Image Matting
Github: https://github.com/JizhiziLi/AIM
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.07235
Pretrained models: https://drive.google.com/uc?export=download&id=16dd1FGMcsMTqR6EfD2T9mtRmPwxnY0zs
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/celebamask-hq
@ai_machinelearning_big_data
276 155
🤖 REGTR: End-to-end Point Cloud Correspondences with Transformers
Github: https://github.com/yewzijian/regtr
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.14517v1
Pretrained models: https://github.com/yewzijian/RegTR/releases/download/v1/trained_models.zip
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/modelnet
@ai_machinelearning_big_data
276 155
🎨 Pastiche Master: Exemplar-Based High-Resolution Portrait Style Transfer
Github: https://github.com/williamyang1991/DualStyleGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.13248v1
Video: https://www.youtube.com/watch?v=scZTu77jixI
Project: https://www.mmlab-ntu.com/project/dualstylegan/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
@ai_machinelearning_big_data
276 155
Как применять модели machine learning для решения реальных задач? Узнайте на бесплатном онлайн-интенсиве по data science 28—30 марта в 21:00 по московскому времени. Будет много практики!
Заполните форму на участие и мы расскажем все детали: 🔜🔜🔜 https://clc.to/Fgq4xw
📝 За 3 дня опробуете разные инструменты и техники, которыми пользуются представители одной из самых востребованных профессий. Глубокие познания в программировании и математике не понадобятся. Убедитесь, что начать развиваться в machine learning проще, чем кажется!
Спикер — специалист в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения Михаил Овчинников. Он расскажет, зачем нужны нейросети и как они работают, познакомит вас с Python, научит предсказывать курс биткоина. Вы рассмотрите алгоритмы и решите бизнес-задачу самостоятельно.
🎁 Все, кто сдаст практическую работу, получат сертификаты на 10 000 рублей для обучения в Skillbox! А те, кто дойдёт до конца интенсива, — электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ.
276 155
🔎 BigDetection: A Large-scale Benchmark for Improved Object Detector Pre-training
Github: https://github.com/amazon-research/bigdetection
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.13249v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lvis
@ai_machinelearning_big_data
276 155
📌 Занимаетесь машинным обучением и хотите освоить современные технологии для работы с большими данными?
🔥 Пройди суперхардовый тест по MLOps и узнай, насколько ты готов к сложности продвинутого онлайн-курса «MLOps»
👉 Полный тест - https://otus.pw/vP2a/
🎁 После сдачи теста вы сможете создать свой скайнет и получите Welcome скидку на курс, где сможете освоить актуальные инструменты и технологии: Kubernetes, Spark, Python, Docker.
276 155
💭 NeuralSpeech is a research project in focusing on neural network based speech processing
Github: https://github.com/microsoft/NeuralSpeech
Paper: https://arxiv.org/pdf/2109.14420v3.pdf
Speech Research: https://speechresearch.github.io/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/aishell-1
@ai_machinelearning_big_data
276 155
МТС проведет онлайн-митап для дата-саентистов, дата-инженеров и специалистов, интересующихся машинным обучением
Виртуальная встреча состоится 24 марта в 18:00 по московскому времени. Участие бесплатное. Зарегистрироваться можно тут.
Спикеры из МТС и ivi.ru расскажут про PU Learning и разберут принципы сортировки блоков с фильмами на главной странице IVI. После этого Виктор Кантор, Валерий Бабушкин и Павел Мягких поделятся опытом использования Data Science в разных сферах бизнеса.
276 155
〰 Monotonic Differentiable Sorting Networks
Github: https://github.com/Felix-Petersen/diffsort
Colab: https://colab.research.google.com/drive/1q0TZFFYB9FlOJYWKt0_7ZaXQT190anhm?usp=sharing
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.09630v1
Video: https://www.youtube.com/watch?v=Rl-sFaE1z4M
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/svhn
@ai_machinelearning_big_data
276 155
⚡️30 марта в 11:00 (МСК) присоединяйтесь к вебинару «Avatar в мире коммуникаций: 3 бизнес-кейса»
В наше время голосовые боты, использующие AI, уже давно могут обрабатывать входящие звонки, отвечать на часто задаваемые вопросы, принимать заказ товаров, вызывать такси и проводить опросы. Но…как они это делают?
Артем Бондарь, руководитель группы AI-разработки, расскажет о том, как новое NLP-решение поможет вашему бизнесу с повседневными задачами.
Участие: бесплатное
Регистрация по ссылке: https://bit.ly/3u8EBZo
Присоединяйтесь к вебинару и получите возможность выиграть приз от Voximplant! 🎁
276 155
💬 A Text Attention Network for Spatial Deformation Robust Scene Text Image Super-resolution
Github: https://github.com/mjq11302010044/tatt
Paper: https://arxiv.org/abs/2203.09388v2
Dataset: https://deepchecks.com/blog/
@ai_machinelearning_big_data
276 155
Современное IT предоставляет множество возможностей для удаленной работы📈
Рассказываем на нашем митапе, как ими может воспользоваться специалист из России🧑💻
*Новые Реалии IT. Возможности и тенденции удаленки.*
Бесплатный онлайн-митап,
⏰21 марта, 18.00 (GMT+3). Online👇
https://forms.gle/oPB1b2FedAfL1EdG8
🔻Куда и на чем сейчас можно выехать?
🔻Как сохранить комфортный уровень жизни для себя и семьи?
🔻Как оформить документы и не платить лишние налоги?
🔻Как пользоваться деньгами и своими счетам за границей?
Об этом и многом другом - *только самая актуальная* и юридически выверенная информация от наших специалистов по релокации👌
Для участия заполните форму. В течении дня, мы пришлем вам ссылку на трансляцию и немного полезной информации.
До встречи!
