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 293 602 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
Postlar arxiv
293 611
C 12 по 25 апреля приглашаем принять участие в EPAM Data Hiring Weeks!
Станьте частью команды EPAM и получите welcome-бонус в размере одного оклада.
Направления:
Big Data: https://epa.ms/EPAM-BigData-HiringWeek
Data Quality: https://epa.ms/EPAM-DataQuality-HiringWeek
Как подать заявку:
1. Заполните регистрационную форму и получите подтверждение;
2. Пройдите интервью и получите оффер в течение 24 часов.
Мы ценим ваше время, и эта одна из причин проведения мероприятия – не нужно долго ждать решения. После успешного прохождения интервью в течение 24 часов вам будет сделан оффер. Если вы примете его в период с 12 по 25 апреля, вы получите welcome-бонус.
293 611
Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions
Github: https://github.com/lucidrains/siren-pytorch
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.09661
@ai_machinelearning_big_data
293 611
💬 New Facebook's Casual Conversations Dataset over 45,000 videos
Dataset: https://ai.facebook.com/datasets/casual-conversations-dataset/
Paper: https://ai.facebook.com/blog/shedding-light-on-fairness-in-ai-with-a-new-data-set/
@ai_machinelearning_big_data
293 611
🦏 DoubleML - Double Machine Learning in Python
Github: https://github.com/DoubleML/doubleml-for-py
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03220v1
Docs: https://docs.doubleml.org/stable/index.html
@ai_machinelearning_big_data
293 611
📗 New updates: Interpretable Machine Learning
A Guide for Making Black Box Models Explainable.
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
@ai_machinelearning_big_data
293 611
Regularizing Generative Adversarial Networks under Limited Data
Github: https://github.com/google/lecam-gan
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03310
https://hytseng0509.github.io/lecam-gan/
@ai_machinelearning_big_data
293 611
Обращаем внимание на новый официальный телеграм-канал с вакансиями @megafonjobs.
Кому полезно?
Разработчикам, data scientists, аналитикам, продуктологам, дизайнерам и другим экспертам в области IT и digital.
Зачем нужно?
Чтобы быть в курсе крутых вакансий компании, которая создает цифровые продукты для миллионов пользователей.
Почему интересно?
На канале публикуются самые топовые и горящие вакансии, а еще запланированы полезные материалы и инсайты на темы Digital и IT, интервью с руководителями МегаФона и многое другое.
Подписывайся на @megafonjobs, если готов принять карьерный вызов и выйти на новый профессиональный уровень!
293 611
Timers and Such: A Practical Benchmark for Spoken Language Understanding with Numbers
Github: https://github.com/speechbrain/speechbrain/tree/develop/recipes/timers-and-such
Dataset: https://zenodo.org/record/4623772#.YG08zhQzZs9
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.01604v1
@ai_machinelearning_big_data
293 611
15 апреля в 17:00 пройдет мероприятие Arrival Live, на котором команда Arrival впервые расскажет о том, как устроено автомобилестроение будущего: что находится под капотом автомобилей и в стенах фабрик компании. Не пропусти!
Предварительная регистрация поможет не забыть про митап и получить ссылку на онлайн-трансляцию, а также материалы по итогам митапа. Не пропусти – meetup.arrival.com
293 611
Audio-Visual Event Localization in Unconstrained Videos
https://sites.google.com/view/audiovisualresearch
Github: https://github.com/YapengTian/AVE-ECCV18
Paper: https://arxiv.org/abs/1803.08842
@ai_machinelearning_big_data
293 611
Беспокоитесь о сохранности данных?
8 апреля в 11:00 приглашаем на вебинар «Commvault Intelligent Data Management. Больше чем просто backup».
∙ как свести к минимуму риски, сложность и расходы при развертывании системы защиты данных и резервного копирования
∙ как создать единую платформу управления данными
∙ как получить решение под ключ от одного поставщика
На вебинаре представим обновленный портфель решений для интеллектуального управления данными, а также поделимся лучшими практиками применения резервного копирования.
Регистрируйтесь: https://clck.ru/U7CqN
293 611
👁 Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking
Github: https://github.com/researchmm/Stark
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.17154v1
@ai_machinelearning_big_data
293 611
Как устроиться на работу продактом и как её не потерять?
Узнаете 6 апреля в 19:00 на бесплатном интенсиве от ProductStar
Вместе с Ириной Гизитдиновой, Product Leader компании BPC, вы получите ответы на вопросы:
— Большая компания или стартап? Как проходить собеседования? На что обращают внимание? Какие совершаются типовые ошибки?
— Как измерить свой уровень? Как расти продакту? Как правильно подойти к прокачке своих навыков, чтобы больше "стоить" на рынке?
— Ошибки, которые могут стоить вам работы продакта.
Также каждому зрителю подарят чек-лист «Как пройти собеседование на должность продакт-менеджера»
Участие бесплатное, но регистрация обязательна
Зарегистрироваться на интенсив 👉 @ProductStarProductBot
293 611
EasyMocap is an open-source toolbox for markerless human motion capture from RGB videos
Github: https://github.com/zju3dv/EasyMocap
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.00340v1
@ai_machinelearning_big_data
293 611
⚡️ NeX: Real-time View Synthesis with Neural Basis Expansion
Github: https://github.com/nex-mpi/nex-code
Real-time View Synthesis with Python Code: https://analyticsindiamag.com/what-is-nex-guide-to-real-time-view-synthesis-with-python-code/
Project: https://nex-mpi.github.io/
Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05606.pdf
Video: https://www.youtube.com/watch?v=HyfkF7Z-ddA&ab_channel=SupasornSuwajanakorn
@ai_machinelearning_big_data
293 611
Hyperbolic Graph Convolutional Auto-Encoders
Github: https://github.com/junhocho/HGCAE
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.16046
@ai_machinelearning_big_data
293 611
TransT - Transformer Tracking
Github: https://github.com/chenxin-dlut/TransT
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.15436
Model: https://drive.google.com/drive/folders/1GVQV1GoW-ttDJRRqaVAtLUtubtgLhWCE
@ai_machinelearning_big_data
293 611
Каждый Data scientist хоть раз пробовал поиграться с нейросетями. Но чтобы они решали задачи бизнеса, работали стабильно и не потребляли чрезмерное количество ресурсов — тут не обойтись без практики и специальных знаний.
Хотите связать свою карьеру с нейросетями? Ждем вас на онлайн-курсе «Deep Learning. Basic», где вы с основ шаг за шагом создадите и обучите свою первую послушную нейронную сеть.
⚡️За 5 месяцев вы ознакомитесь с базовыми возможностями нейронных сетей, попробуете разные направления Deep Learning и освоите такие фреймворки как PyTorch, Keras, NumPy. После обучения вы сможете претендовать на начальные позиции специалиста по нейронным сетям и самостоятельно решать рядовые распространенные задачи.
👉Вступительный тест покажет, достаточно ли у вас знаний математики и базового синтаксиса Python для прохождения курса. Набирайте проходной балл и занимайте место по спец.цене: https://otus.pw/mAwq/
293 611
UniverseNet
UniverseNet is the state-of-the-art detector that can be trained in 24 epochs.
Github: https://github.com/shinya7y/UniverseNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.14027v1
@ai_machinelearning_big_data
293 611
Swin Transformer - PyTorch
Code: https://github.com/berniwal/swin-transformer-pytorch
Github: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.14030v1
@ai_machinelearning_big_data
