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 283 Texnologiyalar & Aralashmalar326...

📈 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

21 487

Post ko'rishlar

~ 16 93724 soatlar

~ 18 77448 soatlar

7.32%

Muloqot nisbati

~ 6

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

293 297

🍌 BANANAS: Bayesian Optimization with Neural Architectures for Neural Architecture Search article: https://arxiv.org/abs/1910.11858 code: https://github.com/naszilla/bananas medium: https://medium.com/reality-engines/bananas-a-new-method-for-neural-architecture-search-192d21959c0c

293 297

✏️ Multi-Graph Transformer for Free-Hand Sketch Recognition https://github.com/PengBoXiangShang/multigraph_transformer Paper: https://arxiv.org/abs/1912.11258v1

293 297

WELCOME TO THE DALI DATASET: a large Dataset of synchronised Audio, LyrIcs and vocal notes. https://github.com/gabolsgabs/DALI Paper: http://ismir2018.ircam.fr/doc/pdfs/35_Paper.pdf Learning Singing From Speech https://arxiv.org/abs/1912.10128v1

293 297

Develop an Intuition for Severely Skewed Class Distributions https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-intuition-skewed-class-distributions/

293 297

HSE Faculty of Computer Science and Yandex launch registration for the 3rd International Data Analysis Olympiad (IDAO 2020) ⚡️The platinum partner of IDAO 2020 is QIWI Russia The Olympiad includes 2 parts: 📍Online Stage, 15 January – 11 February2020 📍Offline stage (Final), which will be held on 2–5 April in Yandex office, Moscow. 🌟We are calling for the world’s best teams! Winners and prize-holders of IDAO 2020 will receive valuable prizes and gifts. Learn more: https://idao.world/

293 297

RepPoints: Point Set Representation for Object Detection Github: https://github.com/microsoft/RepPoints Article: https://arxiv.org/abs/1904.11490 @ai_machinelearning_big_data

293 297

Horovod is a distributed deep learning training framework for TensorFlow, Keras, PyTorch, and Apache MXNet https://github.com/horovod/horovod https://lfai.foundation/press-release/2018/12/13/lf-deep-learning-welcomes-horovod-distributed-training-framework-as-newest-project/

293 297

Using a Convolutional Neural Network to Play Conway's Game of Life with Keras https://kylewbanks.com/blog/conways-game-of-life-convolutional-neural-network-keras GIthub: https://github.com/KyleBanks/conways-gol-cnn Habr: https://habr.com/ru/post/481544/ @ai_machinelearning_big_data

293 297

Speeding up model with fusing batch normalization and convolution http://learnml.today/speeding-up-model-with-fusing-batch-normalization-and-convolution-3

293 297

A new open benchmark for speech recognition with limited or no supervision https://ai.facebook.com/blog/a-new-open-benchmark-for-speech-recognition-with-limited-or-no-supervision/ Code and dataset: https://ai.facebook.com/tools/libri-light Full paper: https://arxiv.org/abs/1912.07875

293 297

ALBERT: A Lite BERT for Self-Supervised Learning of Language Representations https://ai.googleblog.com/2019/12/albert-lite-bert-for-self-supervised.html Github: https://github.com/google-research/ALBERT

293 297

VizSeq: A visual analysis toolkit for accelerating text generation research https://ai.facebook.com/blog/vizseq-a-visual-analysis-toolkit-for-accelerating-text-generation-research/ Code: https://github.com/facebookresearch/vizseq Learn more about Vizseq : https://facebookresearch.github.io/vizseq/

293 297

Generative Teaching Networks: Accelerating Neural Architecture Search by Learning to Generate Synthetic Training Data https://eng.uber.com/generative-teaching-networks/ Paper: https://arxiv.org/abs/1912.07768

293 297

TensorFlow 2 Tutorial: Get Started in Deep Learning With tf.keras https://machinelearningmastery.com/tensorflow-tutorial-deep-learning-with-tf-keras/

293 297

Best of Machine Learning in 2019: Reddit Edition https://heartbeat.fritz.ai/best-of-machine-learning-in-2019-reddit-edition-5fbb676a808

293 297

Improving Out-of-Distribution Detection in Machine Learning Models https://ai.googleblog.com/2019/12/improving-out-of-distribution-detection.html Dataset: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/genomics_ood Paper: https://arxiv.org/abs/1906.02845 @ai_machinelearning_big_data

293 297

Results for Standard Classification and Regression Machine Learning Datasets https://machinelearningmastery.com/results-for-standard-classification-and-regression-machine-learning-datasets/ @ArtificialIntelligencedl

293 297

Польза big data для медицины: случай в Лурдском медицинском центре Богоматери в Нью-Джерси. В то время как пациент проходил обследование из-за нового приступа судороги, вызванного пропущенным приемом лекарств, врачи обнаружили, что мужчина имеет куда более серьезную проблему со здоровьем: фибрилляция предсердий. Диагноз удалось поставить благодаря тому, что сотрудники отделения получили доступ к телефону пациента, а именно к приложению, сопряженному с его фитнес-трекером. Данные с приложения оказались ключевым фактором в определении диагноза, ведь на момент обследования у мужчины никаких сердечных отклонений обнаружено не было. Как еще специалисты используют большие данные? Запишись в SkillFactory на полный курс по Data Science. Здесь для обучения уже подготовили много-много практических заданий по Python, Math&Stat, Machine Learning, менеджменту ー спустя всего год ты будешь готов к старту успешной карьеры в Data Science! Хотите учиться, практикуя? Узнайте подробности: https://clc.to/jeBkxg А в честь наступающего Нового Года🎁 исполняем желания и раздаём подарки – до 23 декабря скидка на курс -40%!

293 297

Arithmetic, Geometric, and Harmonic Means for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/arithmetic-geometric-and-harmonic-means-for-machine-learning/

293 297

T5: Text-To-Text Transfer Transformer Github: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer Paper: https://arxiv.org/abs/1910.10683 @ai_machinelearning_big_data