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 294 532 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 330-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 280-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 294 532 obunachiga ega bo‘ldi.
28 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 398 ga, so‘nggi 24 soatda esa -188 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.71% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.45% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 22 724 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 062 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 175 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 29 Iyun, 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.
294 532
Obunachilar
-18824 soatlar
-1 5807 kunlar
-6 39830 kunlar
Postlar arxiv
294 481
🔥 10 Free Machine Learning Courses from Top Universities
Топ бесплатных курсов машинного обучения от лучших университетов мира
1. Introduction to Machine Learning - UC Berkeley
2. Introduction to Machine Learning - Carnegie Mellon University
3. Machine Learning - Stanford University
4. Machine Learning & Data Mining - Caltech
5. Learning from Data - Caltech
6. Machine Learning for Intelligent Systems - Cornell University
7. Large Scale Machine Learning - University of Toronto
8. Machine Learning with Large Datasets - Carnegie Mellon University
9. Foundations of Machine Learning and Statistical Inference - Caltech
10. Algorithmic Aspects of Machine Learning - MIT
ai_machinelearning_big_data
294 481
В последнее время только и разговоров, что о нейросетях. Кто-то боится, что AI заберёт у них работу, а кто-то с его помощью повышают свою эффективность. Каждый, кто использует нейронки, уже немного приблизился к новой профессии. Мы ещё не знаем, как она будет называться. Но никто не мешает проявить фантазию: лид продуктового направления по ML ВКонтакте Иван Самсонов дал ей кодовое название — погонщик нейросетей.
Заглядывайте в статью и узнайте, как поймать волну перемен: вас ждёт большая подборка инструментов и небольшой туториал, как уже сейчас можно использовать их в работе.
📌Хабр: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/738776/
ai_machinelearning_big_data
294 481
Introducing BERTopic Integration with the Hugging Face Hub
BERTopic provides a powerful tool for users to uncover significant topics within text collections, thereby gaining valuable insights.
BERTopic - это современная библиотека Python, которая упрощает процесс моделирования тем, используя различные трансформеры и c-TF-IDF для создания кластеров на основе плотности, позволяющих легко интерпретировать темы, сохраняя при этом важные слова в описаниях тем.
pip install bertopic
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/blog/bertopic
🖥 Github: https://github.com/MaartenGr/BERTopic
⏩ Colab: https://colab.research.google.com/#fileId=https://huggingface.co/spaces/davanstrien/blog_notebooks/blob/main/BERTopic_hub_starter.ipynb
📌 Docs: https://maartengr.github.io/BERTopic/getting_started/quickstart/quickstart.html
ai_machinelearning_big_data
294 481
Introducing BERTopic Integration with the Hugging Face Hub
BERTopic provides a powerful tool for users to uncover significant topics within text collections, thereby gaining valuable insights.
BERTopic - это современная библиотека Python, которая упрощает процесс моделирования тем, используя различные трансформеры и c-TF-IDF для создания кластеров на основе плотности, позволяющих легко интерпретировать темы, сохраняя при этом важные слова в описаниях тем.
pip install bertopic
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/blog/bertopic
🖥 Github: https://github.com/MaartenGr/BERTopic
⏩ Colab: https://colab.research.google.com/#fileId=https://huggingface.co/spaces/davanstrien/blog_notebooks/blob/main/BERTopic_hub_starter.ipynb
📌 Docs: https://maartengr.github.io/BERTopic/getting_started/quickstart/quickstart.html
ai_machinelearning_big_data
294 481
Платформа Sber Process Mining заменит иностранную процессную аналитику для внутреннего аудита X5 Group. Процесс перехода уже состоялся и специалисты X5 продолжат автоматизировать проверки соответствия бизнес-процессов установленным нормативам и тестирование контрольных процедур на российском программном обеспечении.
Плюсы от перехода на платформу Sber Process Mining для X5 Group:
✅Отечественное ПО — снижение зависимости от западных вендоров
✅Сохранение возможности регулярного тестирования контрольных процедур на больших объемах данных
✅Быстрый поиск отклонений и нарушений, в том числе недоступных для выявления традиционными средствами
✅Встроенные инструменты машинного обучения
✅ Может применяться для оптимизации любых процессов с цифровыми следами
«Мы гордимся нашим сотрудничеством с X5 Group. Это отличный пример синергии, которая позволила нам совместно решить амбициозную задачу по вендерозамещению решения от лидера мирового рынка. Глубокая экспертиза коллег и качественная обратная связь позволили нам вывести платформу Sber Process Mining на уровень лучших мировых практик», — заявил вице-президент Сбера Тарас Скворцов.
Подробности:
https://platformv.sber.ru/products/sber-process-mining
294 481
🔥 GPT4Tools: Teaching LLM to Use Tools via Self-instruction
GPT4Tools is a centralized system that can control multiple visual foundation models. It is based on Vicuna (LLaMA), and 71K self-built instruction data.
GPT4Tools - это интеллектуальная система, которая может автоматически принимать решения, управлять и использовать различные визуальные модели, позволяя пользователю взаимодействовать с изображениями во время диалога с Chatgpt.
🖥 Github: https://github.com/stevengrove/gpt4tools
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.18752v1
📌 Project: https://gpt4tools.github.io/
ai_machinelearning_big_data
294 481
Хотите работать ML-инженером в Тинькофф, Яндекс, ВКонтакте, Ozon или другой крупной IT-компании?
Освоить всю необходимую базу для получения оффера можно за 7 месяцев на курсе Start ML.
Вы на практике узнаете как ML-алгоритмы работают под капотом, научитесь обучать
модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на бизнес и продукт с помощью статистики и A/B-тестов — всё под руководством опытных специалистов из Райффайзен и Яндекс.
Курс даст всё необходимое, чтобы уверенно пройти собеседование на позицию Junior ML-специалиста и уже с первых дней быстро расти и приносить компании пользу. С поиском вакансий и трудоустройством обязательно поможем.
Новый поток стартует уже 8 июня, а по промокоду MLBIGDATA21 для вас действует скидка 5%. Присоединяйтесь!
[Зарегистрироваться]
294 481
🦙 BigTrans 🚀
BigTrans which adapts LLaMA that covers only 20 languages and enhances it with multilingual translation capability on more than 100 languag
Предварительные эксперименты по многоязычному переводу показывают, что BigTrans сравним с ChatGPT и Google Translate на многих языках и даже превосходит ChatGPT в 8 языковых парах.
🖥 Github: https://github.com/ZNLP/BigTrans/tree/main
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.18098v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/flores-200
ai_machinelearning_big_data
294 481
Нейронки уже безвозвратно изменили айти. В этом году только ленивый не написал, что вставьте название профессии сюда скоро заменит ChatGPT.
Как реально ИИ отразится на работе программиста и как в системе, где нейросеть за секунды может сгенерировать простой код, выживать джунам, пишут в телеграм-канале Skolkovo LIVE.
А еще они объясняют базу для стартаперов и рассказывают про нестыдные российские проекты, подпишитесь.
294 481
+1🖥 A Practical Toolkit for Multilingual Question and Answer Generation
Multilingual/multidomain question generation datasets, models, and python library for question generation.
lmqg - это библиотека python для генерации вопросов и ответов (QAG) с помощью языковых моделей (LM).
🖥 Github: https://github.com/asahi417/lm-question-generation
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.17416v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/squad
ai_machinelearning_big_data
294 481
Стань лучшим на онлайн-хакатоне PROFBUH HACKATHON | JUNE 🏆
Открыта регистрация на онлайн-хакатон от компании Профбух и Акселератора Возможностей!
Кейс:
🔹Автоматическое создание текстовых публикаций на основе записанного видео.
Даты хакатона:
23 – 25 июня 2023 года
Дедлайн регистрации:
19 июня 23:59
Регистрация и подробности - https://clck.ru/34WoFU
Кому подходит хакатон?
🔸Студентам, разработчикам, дизайнерам, продакт-менеджерам и аналитикам.
Что нужно будет сделать?
🔸Разработать web-систему для автоматического создания уникальных статей на основе видео из YouTube.
Что тебя ждёт?
🔹2 дня в онлайн-формате
🔹встречи с экспертами, мастер-классы и питчи
🔹крутой командный проект и интересный кейс в резюме
🔹призовой фонд – 300.000₽
Регистрируйся, решай кейс и выигрывай призы!🏆
294 481
Large Language Models as Tool Makers
In this work, we take an initial step towards removing this dependency by proposing a closed-loop framework, referred to as LLMs A s Tool Makers (LATM), where LLMs create their own reusable tools for problem-solving.
Фреймворк для работы с большими языковыми моделями для создатния инструментов и скриптов на Python.
🖥 Github: https://github.com/ctlllll/llm-toolmaker
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2305.17126v1.pdf
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/big-bench
ai_machinelearning_big_data
294 481
Стань лучшим на онлайн-хакатоне PROFBUH HACKATHON | JUNE 🏆
Открыта регистрация на онлайн-хакатон от компании Профбух и Акселератора Возможностей!
Кейс:
🔹Автоматическое создание текстовых публикаций на основе записанного видео.
Даты хакатона:
23 – 25 июня 2023 года
Дедлайн регистрации:
19 июня 23:59
Регистрация и подробности - https://clck.ru/34WoFU
Кому подходит хакатон?
🔸Студентам, разработчикам, дизайнерам, продакт-менеджерам и аналитикам.
Что нужно будет сделать?
🔸Разработать web-систему для автоматического создания уникальных статей на основе видео из YouTube.
Что тебя ждёт?
🔹2 дня в онлайн-формате
🔹встречи с экспертами, мастер-классы и питчи
🔹крутой командный проект и интересный кейс в резюме
🔹призовой фонд – 300.000₽
Регистрируйся, решай кейс и выигрывай призы!🏆
294 481
Создай цифровой продукт вместе с государством и бизнесом и улучши качество жизни в Арктике
🏆 Участвуй в технологическом конкурсе «АРКТЕК ДАТА 2023» и создай цифровой продукт в области устойчивого развития за 2 месяца. Направления: экология, туризм, урбанизация. Подать заявку можно с готовым продуктом или создать с нуля.
У тебя будут:
✅ Реальные данные по Арктической зоне
✅ Встречи с экспертами
✅ Трекеры
✅ Онлайн-участие и оффлайн-финал
Принять участие могут студенты, молодые профессионалы и отраслевые эксперты, Data Science лаборатории, студии разработки IT-продуктов и стартапы. Состав команд от 3 до 5 человек.
💸 Призовой фонд 3 000 000 рублей.
Конкурс организован при поддержке Минвостокразвития России, МИД России, ФАНУ «Востокгосплан», госкорпорации «Росатом», компании МегаФон и геомаркетингового сервиса «Геоинтеллект».
❗️Регистрация открыта до 23:59 8 июня. https://clck.ru/34YPZN
294 481
+1Prompt-Free Diffusion: Taking "Text" out of Text-to-Image Diffusion Models
The performance of Text2Image is largely dependent on text prompts. In Prompt-Free Diffusion, no prompt is needed, just a reference images.
Prompt-Free Diffusion - это модель диффузии, которая принимает визуальные данные для генерации изображений без ввода текстовых промптов.
🖥 Github: https://github.com/shi-labs/prompt-free-diffusion
🔎 Demo: https://huggingface.co/spaces/shi-labs/Prompt-Free-Diffusion
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.16223v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
ai_machinelearning_big_data
294 481
+1🦖 Dynosaur: A Dynamic Growth Paradigm for Instruction-Tuning Data Curation
Dynosaur, a large-scale instruction tuning dataset obtained automatically with significantly lower generation costs.
Новый фреймворк для широкого спектра NLP задач для instruction tuning и генерации датсетов, при низких высчислительных затратах и высоком качетсве данных.
🖥 Github: https://github.com/wadeyin9712/dynosaur
🔎 Project: https://dynosaur-it.github.io/
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.14327
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
ai_machinelearning_big_data
294 481
QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
Model name Guanaco, outperforms all previous openly released models on the Vicuna benchmark, reaching 99.3% of the performance level of ChatGPT while only requiring 24 hours of finetuning on a single GPU.
QLoRA - эффективный метод файнтюнинга, который позволяет сократить использование памяти, чтобы произвести файнтюнинг модели с 65B параметрами на одном GPU 48 ГБ.
🖥 Github: https://github.com/artidoro/qlora
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.14314
⭐️ Demo: https://huggingface.co/spaces/uwnlp/guanaco-playground-tgi
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
ai_machinelearning_big_data
294 481
Как построить систему геоаналитики с применением ML
Решать аналитические бизнес-задачи с большим количеством значимых признаков помогает машинное обучение. Новая статья на Хабре предлагает рассмотреть примеры работы сервисов геоаналитики VK Predict и демонстрирует, какие модели машинного обучения используются при построении таких систем.
Читать статью: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/734102/
ai_machinelearning_big_data
294 481
EfficientSpeech: An On-Device Text to Speech Model
It generates mel spectrogram at a speed of 104 (mRTF) or 104 secs of speech per sec on an RPi4.
EfficientSpeech, или сокращенно ES, - это мощная нейронная модель преобразования текста в речь (TTS). I
🖥 Github: https://github.com/roatienza/efficientspeech
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.13905v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ljspeech
ai_machinelearning_big_data
294 481
До 5 июня идет прием заявок на Международную университетскую премию в области искусственного интеллекта “Гравитация”.
Организаторами премии выступают Президентская академия, Томский государственный университет и Ассоциация “Университетский консорциум исследователей больших данных” при поддержке МГУ и МФТИ.
Участвовать могут команды вузов – разработчики ИТ-решений и команды любых организаций, если их продукты имеют потенциал применения для университетов. Среди направлений – прорывные научные исследования и разработки, развитие алгоритмов и программных решений в области ИИ и больших данных, инновации в образовательном процессе и подготовке кадров и другие.
Оргкомитет премии и независимое жюри – отраслевые эксперты, представители органов публичной власти – в заочном формате выберут 9 лучших проектов. А 23 и 24 июня мы узнаем победителе!
Оставить заявку: https://gravitation.ai/
