Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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 293 306 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 326-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 283-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 293 306 obunachiga ega bo‘ldi.
03 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 469 ga, so‘nggi 24 soatda esa -218 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.32% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.77% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 21 487 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 937 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 169 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 04 Iyul, 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.
293 306
Obunachilar
-21824 soatlar
-1 5287 kunlar
-6 46930 kunlar
Postlar arxiv
293 297
Transformers-For-Negation-and-Speculation
https://www.depends-on-the-definition.com/named-entity-recognition-with-bert/
State-of-the-art Natural Language Processing for TensorFlow 2.0 and PyTorch:
https://github.com/huggingface/transformers
Code: https://github.com/adityak6798/Transformers-For-Negation-and-Speculation
NegBERT: A Transfer Learning Approach for Negation Detection and Scope Resolution: https://arxiv.org/abs/1911.04211
Resolving the Scope of Speculation and Negation using Transformer-Based Architectures:
https://arxiv.org/abs/2001.02885
293 297
🚶 HybridPose: 6D Object Pose Estimation under Hybrid Representations
https://github.com/chensong1995/HybridPose
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.01869
Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation: https://github.com/zju3dv/pvnet
293 297
👨🦱 DeeperForensics-1.0: A Large-Scale Dataset for Real-World Face Forgery Detection
Code: https://github.com/EndlessSora/DeeperForensics-1.0
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.03024v1
293 297
A Gentle Introduction to Probability Metrics for Imbalanced Classification
https://machinelearningmastery.com/probability-metrics-for-imbalanced-classification/
293 297
Знакомство с машинным обучением на бесплатном интенсиве от Skillbox — отличный шанс начать карьеру в Data Science и стать востребованным специалистом.
Регистрируйся по ссылке: ▶️https://clc.to/rxEv9g
Всего три дня занятий — с 13 по 15 января, и ты откроешь себе дверь в профессию будущего!
💡 Интенсив проведёт Михаил Овчинников, главный методист технического направления Skillbox. Вместе с ним ты создашь искусственный интеллект, освоишь Python и Machine Learning с нуля.
🎁 Лучшие участники получат сертификат на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
293 297
Non-local Neural Networks
Detectron is Facebook AI Research's software system that implements state-of-the-art object detection algorithms, including Mask R-CNN
https://github.com/facebookresearch/detectron
Non-local Neural Networks for Video Classification:https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-net
Paper: https://arxiv.org/abs/1711.07971v3
PySlowFast
https://github.com/facebookresearch/SlowFast
293 297
Google Research: Looking Back at 2019, and Forward to 2020 and Beyond
http://ai.googleblog.com/2020/01/google-research-looking-back-at-2019.html
293 297
From Open Set to Closed Set: Supervised Spatial Divide-and-Conquer for Object Counting
https://github.com/xhp-hust-2018-2011/S-DCNet
https://github.com/xhp-hust-2018-2011/SS-DCNet
Paper https://arxiv.org/abs/2001.01886v1
293 297
MuZero: DeepMind’s New AI Mastered More Than 50 Games
https://www.youtube.com/watch?v=hYV4-m7_SK8
Paper: https://arxiv.org/abs/1911.08265
Github: https://github.com/johan-gras/MuZer
Example: https://github.com/YuriCat/MuZeroJupyterExample
A simple implementation of MuZero algorithm for connect4 game
https://github.com/Zeta36/muzero
293 297
Ecovacs Robotics: the AI robotic vacuum cleaner powered by TensorFlow
https://blog.tensorflow.org/2020/01/ecovacs-robotics-ai-robotic-vacuum.html
293 297
Хочешь познакомиться с технологиями машинного обучения и нейронными сетями? Или уже знаком, но хочешь научиться создавать аналитические системы и алгоритмы?
Тогда курс «Профессия Data Scientist!» как раз для тебя! Учись первые 6 месяцев бесплатно, в это время расходы на себя возьмет Skillbox.
👉 Все подробности по ссылке: https://clc.to/amWgrA
Что тебя ждет:
📌 крутая программа онлайн-обучения, рассчитанная на 300 часов;
📌 вечный доступ к курсам;
📌 реальные данные в практических задачах;
📌 защитишь диплом для настоящего заказчика — кинотеатра ivi.
Когда пройдешь курс и станешь специалистом по Data Science middle-уровня, тебя ждет гарантированное трудоустройство!
В подарок каждому участнику 2 месяца английского в языковой школе EnglishDom.
🎁 Поменяй жизнь в новом году! Skillbox поможет в этом, подарив скидку 40% на курс в январе!
293 297
Pytorch implementation for few-shot photorealistic video-to-video translation.
https://github.com/NVlabs/few-shot-vid2vid
Few-shot Video-to-Video Synthesis
https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/
Paper : https://arxiv.org/abs/1910.12713
@ai_machinelearning_big_data
293 297
Differentiable Architecture Search
https://github.com/quark0/darts
RobustDARTS: https://github.com/MetaAnonym/RobustDARTS
Paper : https://openreview.net/forum?id=H1gDNyrKDS
293 297
Restricting the Flow: Information Bottlenecks for Attribution
https://arxiv.org/abs/2001.00396v1
Code: https://github.com/attribution-bottleneck/attribution-bottleneck-pytorch
293 297
NAS-Bench-102 and 11 neural architecture search algorithms implemented in PyTorch.
https://github.com/D-X-Y/NAS-Projects
Paper: https://arxiv.org/abs/2001.00326v1
A curated list of neural architecture search and related resources:
https://github.com/D-X-Y/Awesome-NAS
@ai_machinelearning_big_data
293 297
WikiMatrix: Mining 135M Parallel Sentences in 1620 Language Pairs from Wikipedia
https://openreview.net/forum?id=rkeYL1SFvH
LASER Language-Agnostic SEntence Representations
https://github.com/facebookresearch/LASER
293 297
How to Calculate Precision, Recall, and F-Measure for Imbalanced Classification
https://machinelearningmastery.com/precision-recall-and-f-measure-for-imbalanced-classification/
293 297
Recurrent Independent Mechanisms
Code: https://github.com/maximecb/gym-minigrid
Paper: https://openreview.net/forum?id=BylaUTNtPS
293 297
Integration of Static and Dynamic Analysis for Malware Family Classification with Composite Neural Network
code: https://github.com/guelfoweb/peframe
Paper: https://arxiv.org/abs/1912.11249v1
293 297
Audio processing by using pytorch 1D convolution network
https://github.com/KinWaiCheuk/nnAudio
nnAudio: An on-the-fly GPU Audio to Spectrogram Conversion Toolbox Using 1D Convolution Neural Networks
https://arxiv.org/abs/1912.12055v1
