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

Tarmoq:Machinelearning Rossiya1 281 Texnologiyalar & Aralashmalar326...

📈 Telegram kanali Machinelearning analitikasi

Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 293 602 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 326-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 281-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 293 602 obunachiga ega bo‘ldi.

02 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 464 ga, so‘nggi 24 soatda esa -249 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.49% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.71% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 21 989 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 765 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 173 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 03 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.

293 602

Obunachilar

-24924 soatlar

-1 5267 kunlar

-6 46430 kunlar

21 989

Post ko'rishlar

~ 16 76524 soatlar

~ 18 67648 soatlar

7.49%

Muloqot nisbati

~ 6

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

293 536

🎨 Colorization Transformer by Google 💻 Github: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/coltran 📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2102.04432v1 🌐 Pre-trained model: https://console.cloud.google.com/storage/browser/gresearch/coltran;tab=objects?pli=1&prefix=&forceOnObjectsSortingFiltering=false @ai_machinelearning_big_data

293 536

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/NLh4/

293 536

MeInGame: Create a Game Character Face from a Single Portrait Github : https://github.com/FuxiCV/MeInGame Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02371v1 Demo: https://www.youtube.com/watch?v=597cvKOegfE&feature=youtu.be&ab_channel=EdwardLin @ai_machinelearning_big_data

293 536

Грант до 1 000 000 рублей на разработку проекта в сфере машинного обучения Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта завоёвывают мир: каждый день появляются новые идеи и проекты. Как оторваться от конкурентов? Много экспериментировать, быстро работать и выпускать решения на рынок. Если у вас есть идея революционного продукта, но вы не знаете, какая платформа лучше справится с вашими задачами, обратите внимание на ML SPACE от SberCloud — единственный в мире сервис на базе суперкомпьютера Christofari c распределённым обучением на 1000+ GPU. ▫️В платформу интегрированы все популярные фреймворки и библиотеки для ML-разработки — просто берите и пользуйтесь. ▫️ Деплой моделей в три клика и запуск распределённых задач на кластер целиком позволяют сократить time to market: дни вместо недель, минуты вместо дней. ▫️ Платите по схеме Pay as you go — только за ресурсы, которыми пользуетесь. Сейчас попробовать и оценить преимущества ML SPACE можно бесплатно. SberCloud предоставляет гранты до 1 000 000 рублей компаниям, создающим AI и ML продукты. По ссылке можно узнать больше о возможностях ML SPACE для бизнеса и оставить заявку. Количество грантов ограничено.

293 536

Only a Matter of Style: Age Transformation Using a Style-Based Regression Model Github: https://github.com/yuval-alaluf/SAM Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02754v1 @ai_machinelearning_big_data

293 536

Knover allows researchers and developers efficient training/inference of large-scale dialogue generation models. Github: https://github.com/PaddlePaddle/Knover Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02096v1 @ai_machinelearning_big_data

293 536

WeNet open source, production first and production ready end-to-end (E2E) speech recognition toolkit Github: https://github.com/mobvoi/wenet Paper: https://arxiv.org/abs/2102.01547v1 Tutorial: https://github.com/mobvoi/wenet/blob/main/docs/tutorial.md @ai_machinelearning_big_data

293 536

Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/Yxtjs/

293 536

👁 TRANSFER LEARNING FOR COMPUTER VISION TUTORIAL WITH PYTORCH TUTORIAL: https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html Github: https://github.com/pytorch/tutorials/blob/master/beginner_source/transfer_learning_tutorial.py @ai_machinelearning_big_data

293 536

📣Начните осваивать математику для Data Science на практике уже 10 февраля на демо-уроке «Статистическая зависимость». За 2 часа вместе с преподавателем Александром Горяиновым вы разберете разные виды зависимостей между количественными и номинальными признаками, научитесь не путать статистическую зависимость с причинно-следственной, узнаете о методах выявления статистических зависимостей. ⚡️Демо-урок входит в программу онлайн-курса «Math for Data Science». Для обучения достаточно школьных знаний математики. Чтобы зарегистрироваться на занятие, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/65lS/

293 536

TFX Estimator Component Tutorial https://tensorflow.google.cn/tfx/tutorials/tfx/components Code: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/tutorials/tfx/components.ipynb @ai_machinelearning_big_data

293 536

Вот и подошла к концу самая эпичная битва зимы! ⚔️ Финал чемпионата для дата-сайентистов Alfa Battle 2.0. - присоединяйтесь на утренний кофе с победителями и всеми причастными к громкому событию в it-индустрии 💥 Мы собрали для вас содержательный и яркий видеоподкаст: ✔️Победители раскроют свои секреты эффективного подхода к решению задач чемпионата ✔️Организаторы поделятся инсайтами “Как создавать задачи со звездочками” ✔️Жюри выберет лучшие открытые решения ✔️Раскроем карты “Как попасть на стажировку в компании Альфа-Групп” 📍 https://www.youtube.com/watch?v=A7ha6mRUnhc

293 536