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 292 964 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 328-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 278-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 292 964 obunachiga ega bo‘ldi.
06 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 314 ga, so‘nggi 24 soatda esa -187 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.37% 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 21 579 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 15 979 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 159 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 07 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.
292 964
Obunachilar
-18724 soatlar
-1 3257 kunlar
-6 31430 kunlar
Postlar arxiv
292 964
How to Implement a Semi-Supervised GAN (SGAN) From Scratch in Keras
https://machinelearningmastery.com/semi-supervised-generative-adversarial-network/
292 964
Используйте силу machine learning для задач бизнеса + получайте бонусы на обучение летом!
У вас уже есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python? Повысьте компетенции и получите практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей!
В SkillFactory открыт новый набор на курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw разработанный при поддержке NVIDIA Corporation.
Проекты, над которыми вы будете работать, включают:
● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр;
● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов;
● разработку нейросетевого чат-бота;
● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN;
● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма.
Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.
🔥 Успейте на летнюю акцию со скидками 30% + Учебные каникулы на время отпуска + Доступ к материалам курса в течение года https://clc.to/7KlVNw
292 964
Plotly.py 4.0 is here: Offline Only, Express First, Displayable Anywhere
https://medium.com/@plotlygraphs/plotly-py-4-0-is-here-offline-only-express-first-displayable-anywhere-fc444e5659ee
292 964
Mapillary Research: Seamless Scene Segmentation and In-Place Activated BatchNorm
https://pytorch.org/blog/mapillary-research/
292 964
k-t NEXT: Dynamic MR Image Reconstruction Exploiting Spatio-temporal Correlations
https://arxiv.org/abs/1907.09425
292 964
🔥24 июля в 20:00 мск приглашаем на День открытых дверей курса «Математика для Data Science»: https://otus.pw/vuTX/
Старт курса уже 30 июля - успейте пройти вступительный тест: https://otus.pw/rLCM/
На бесплатном вебинаре:
- вы познакомитесь с преподавателем курса Пётром Лукьянченко - преподавателем ВШЭ по высшей математике (работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics);
- сможете задать любые вопросы по Data Science;
узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
- расскажем о карьерных перспективах и компаниях (NVIDIA, Лаборатория Касперского, OZON, СберТех, Газпромбанк, Тинькофф, МТС, Avito и другие), которые уже ждут выпускников курса «Математика для Data Science» на собеседования.
Вебинар рассчитан на всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science.
Регистрируйтесь сейчас - напомним в день вебинара!
292 964
Stacked Capsule Autoencoders
http://akosiorek.github.io/ml/2019/06/23/stacked_capsule_autoencoders.html
292 964
Awesome production machine learning
This repository contains a curated list of awesome open source libraries that will help you deploy, monitor, version, scale, and secure your production machine learning.
https://github.com/EthicalML/awesome-production-machine-learning
292 964
How to Develop an Information Maximizing GAN (InfoGAN) in Keras
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-information-maximizing-generative-adversarial-network-infogan-in-keras/
292 964
Building SMILY, a Human-Centric, Similar-Image Search Tool for Pathology
http://ai.googleblog.com/2019/07/building-smily-human-centric-similar.html
292 964
🔥PyTorch Adds New Ecosystem Projects for Encrypted AI and Quantum Computing, Expands PyTorch Hub
https://pytorch.org/blog/pytorch-ecosystem/
From private AI to quantum computing, we’ve seen the community continue to expand into new and interesting areas. The latest projects include:
Botorch: https://botorch.org/
Advertorch: https://github.com/BorealisAI/advertorch
PyTorch Geometric: https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric
Skorch: https://github.com/skorch-dev/skorch
PySyft: https://github.com/OpenMined/PySyft
PennyLane: https://pennylane.ai/
Flair:https://github.com/zalandoresearch/flair
292 964
StanfordNLP 0.2.0 - Python NLP Library for Many Human Languages
https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/
292 964
Parrotron: New Research into Improving Verbal Communication for People with Speech Impairments
http://ai.googleblog.com/2019/07/parrotron-new-research-into-improving.html
292 964
How to Develop a Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) From Scratch
https://machinelearningmastery.com/how-to-code-a-wasserstein-generative-adversarial-network-wgan-from-scratch/
292 964
Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views
Article: https://arxiv.org/abs/1906.00910
292 964
Как известно, математика является основой всех современных научных дисциплин, включая Data Science и ее методы. Несмотря на то, что наука о данных еще не успела обрести свою четкую структуру, уже сейчас можно выделить общий спектр математических знаний, который необходим для Data Scientist'а.
Подробный чек-лист по каждому из математических разделов ищите в статье.
https://clc.to/MpWuFA
