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 276 293 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 336-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 374-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 276 293 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -2 229 ga, so‘nggi 24 soatda esa -129 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.04% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.20% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 22 218 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 17 137 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 330 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 06 Noyabr, 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.
276 293
Obunachilar
-12924 soatlar
-8177 kun
-2 22930 kun
Postlar arxiv
276 228
🔥 Хардкорный тест по Machine Learning
🚀 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning Professional» от OTUS и его партнера — Сбера.
🔶 ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ
Успейте на онлайн-курс «Machine Learning Professional» и уже через 5 месяцев вы получите сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
Время прохождения теста ограниченно 20 минут
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ
https://otus.pw/BWoP/
276 228
🔻 AdaptFormer: Adapting Vision Transformers for Scalable Visual Recognition
Github: https://github.com/ShoufaChen/AdaptFormer
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.13535v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/something-something-v2
@ai_machinelearning_big_data
276 228
Перед вами лежат 4 карты. Вам достоверно известно, что на одной стороне карточек всегда цифра, а на другой — буква русского алфавита. Вам говорят, что если на одной стороне чётная цифра, то на другой — согласная буква.
❓Какие карты минимально нужно перевернуть, чтобы…
Это задача с собеседования для IT-специалистов, сможете решить? Полную задачу ищите по ссылке. А ответ здесь.
В телеграм-канале SkillFactory собраны и другие материалы для развития карьеры в IT. Присоединяйтесь.
276 228
🟢 Green Hierarchical Vision Transformer for Masked Image Modeling
Github: https://github.com/layneh/greenmim
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.13515v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
276 228
📍 Perturbation Augmentation for Fairer NLP
Responsible NLP projects from Meta AI.
Github: https://github.com/facebookresearch/responsiblenlp
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.12586v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/glue
@ai_machinelearning_big_data
276 228
Майские праздники прошли и настала рабочая пора!
28 мая в Штаб Квартире билайна пройдёт первый data engineering weekend offer — все этапы собеседования сразу в один день: ты расскажешь о себе, проверишь свои технические знания, узнаешь какие продукты разрабатывает билайн.
Чтобы ожидание каждого этапа не было скучным, ты сможешь пообщаться с экспертами рынка, посмотреть последние митапы сообщества и познакомиться с командой в неформальной обстановке. Ощути атмосферу билайн!
Ждём на первом data engineering weekend offer и желаем удачи!псс… у сообщества DE проходят завтраки в офисе с хот-догами и горячими сэндвичами!
Получить оффер: https://clck.ru/hGweQ
276 228
⚙️ Time-series Transformer Generative Adversarial Networks
Github: https://github.com/jsyoon0823/TimeGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.11164v1
Stock data: https://finance.yahoo.com/quote/GOOG/history
Energy data: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Appliances+energy+prediction
@ai_machinelearning_big_data
276 228
🟣 Хотите узнать, как научить компьютер понимать текст?
На открытом уроке соберите свою NLP-модель, способную распознавать эмоциональную окраску текста.
⏰ 25 мая в 18:00
Урок пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional», разработанного совместно со Сбером.
🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА
Сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
👉 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
https://otus.pw/9ljx/
276 228
Imagen unprecedented photorealism × deep level of language understanding From Google
Home: https://gweb-research-imagen.appspot.com/
Paper: https://gweb-research-imagen.appspot.com/paper.pdf
276 228
📝 Automated Crossword Solving
Pretrained models, precomputed FAISS embeddings, and a crossword clue-answer dataset.
Github: https://github.com/albertkx/berkeley-crossword-solver
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.09665v1
Dataset: https://www.xwordinfo.com/JSON/
@ai_machinelearning_big_data
276 228
immers.cloud предлагает виртуальные серверы с посекундной тарификацией для решения задач искусственного интеллекта с видеокартами Tesla (V100, A10, T4) и RTX (2080Ti, 3090, 3080, A5000) от 29 ₽ в час.
Арендуйте мощные серверы с видеокартами Nvidia Tesla или RTX на любой срок и с любым бюджетом.
Тарификация посекундная, минимальная сумма пополнения баланса — 100 ₽.
Список всех GPU-конфигураций и цены доступны по ссылке.
Зарегистрируйтесь по ссылке и получите бонус +20% к первому платежу.
Техническая поддержка доступна 24/7 — @immerscloudsupport
276 228
☠️ PYSKL: Towards Good Practices for Skeleton Action Recognition
Skeleton-based action recognition
Github: https://github.com/kennymckormick/pyskl
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.09443v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/finegym
@ai_machinelearning_big_data
276 228
🧍♂ AvatarCLIP: Zero-Shot Text-Driven Generation and Animation of 3D Avatars
Github: https://github.com/hongfz16/avatarclip
Colab demo: https://colab.research.google.com/drive/1dfaecX7xF3nP6fyXc8XBljV5QY1lc1TR?usp=sharing
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.08535v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/amass
Instructions: https://github.com/hongfz16/AvatarCLIP/blob/main/Avatar2FBX/README.md
@ai_machinelearning_big_data
276 228
День открытых дверей направления «Анализ данных»
Зарегистрироваться
23 мая 17:00 (мск)
Бесплатное мероприятие для тех, кто хочет получить новую профессию и работать с данными.
Яндекс Практикум помогает людям расти — на работе и в жизни. У нас вы можете получить новую специальность и найти работу с помощью нашего карьерного центра. Одно из образовательных направлений Практикума — «Анализ данных».
23 мая на Дне открытых дверей мы расскажем, как устроена сфера анализа данных, какие профессии в ней существуют, на что стоит обратить внимание, выбирая специальность, как учиться и не бросать и как потом найти работу. На протяжении всей трансляции вы сможете задавать выступающим экспертам свои вопросы.
276 228
☑️ TorchSSL
A Pytorch-based toolbox for semi-supervised learning.
Code: https://github.com/torchssl/torchssl
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.07246v1
Logs and weights: https://onedrive.live.com/?authkey=%21AJ%2DwKMa%2DENcbk1s&id=AF426F3217F6565A%213488&cid=AF426F3217F6565A
@ai_machinelearning_big_data
276 228
Значительно снизить расходы на приобретение нового оборудования и справиться с дефицитом IT-инфраструктуры помогут облачные сервисы. Ваши данные будут надежно защищены в отказоустойчивом ЦОД TIER III в Москве.
☁️Облако за 990 руб. в месяц! Держим цены 2021 года - убедитесь сами с помощью калькулятора.
Мы предлагаем облачные сервисы для бизнеса:
• корпоративная почта,
• 1С в облаке,
• хранение и резервное копирование данных,
• платформа для совместной работы с документами,
• информационная безопасность,
• вычислительные ресурсы по моделям IaaS/PaaS.
Оформите бесплатный тестовый доступ на нашем сайте.
Приглашаем к сотрудничеству в рамках партнерской программы.
📞 Тел: +7 (495) 789-4135
🌏 Сайт: https://nubes.ru/
276 228
Ищем Lead Data Engineer в команду PREDICTO. Будем разрабатывать CDP (costumer data platform), для сегментации пользователей на аудитории и многих других интересных задач.
📍в классном офисе в Москве/частично удаленно.
📍белая ЗП или ИП от 300 до 600К.
📍большой датасет, интересные задачи, возможность влиять на продукт.
✅Что нужно делать:
• Будешь ответственен за все вопросы разработки.
• Формировать и управлять командой Data Engineer при разработке и эксплуатации продукта.
• Принимать непосредственное участие в разработке продукта.
• Прорабатывать архитектурное решение для продукта.
• Совместно с фаундерами участвовать в обсуждении бизнес целей и задач.
🧠 Чего ждём:
• Опыт работы с облаками, построение и эксплуатация облачных решений.
• Опыт работы с большими объемами данных.
• Опыт управления командой ИТ специалистов.
✅ Опционально:
• Опыт решения на базе Яндекс.Облако.
• Опыт по работе с данными Clickstream.
• Опыт работы с ML.
Интересна вакансия? Пиши Анастасии в тг: @fedosovaAS276 228
👀 Sockeye
Sockeye is an open-source sequence-to-sequence framework for Neural Machine Translation built on PyTorch.
Code: https://github.com/awslabs/sockeye
Tutorial: https://github.com/awslabs/sockeye/blob/main/docs/tutorials/wmt_large.md
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.06618v1
@ai_machinelearning_big_data
276 228
Постройте систему обработки, хранения и аналитики больших данных с помощью сервисов Selectel.
Самостоятельно соберите решение под ваши задачи или пользуйтесь экспертизой наших специалистов.
Решать задачи анализа данных с сервисами Selectel — удобно:
— В @Selectel есть конфигурации серверов и виртуальных машин, которые уже готовы к работе. Если вам нужен сервер нестандартной конфигурации — мы соберем его максимум за 5 рабочих дней.
— Вам не нужно покупать и содержать собственные серверы. Пользуясь услугами Selectel, вы платите за арендованные ресурсы, а мы контролируем безопасность и работоспособность оборудования.
— Арендуйте серверы и межсетевые экраны в аттестованной инфраструктуре Selectel, чтобы соответствовать требованиям российских законов.
Оставьте заявку, мы свяжемся с вами в течение рабочего дня и поможем интегрировать систему в ваш бизнес: https://slc.tl/57iqg
276 228
Group R-CNN for Point-based Weakly Semi-supervised Object Detection
Instance-aware representation learning which consists of instance-aware feature enhancement and instance-aware parameter generation to overcome this issue.
Code: https://github.com/jshilong/grouprcnn
Installation: https://mmdetection.readthedocs.io/en/v2.18.1/get_started.html#installation
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.05920v1
Task: https://paperswithcode.com/task/object-detection
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@ai_machinelearning_big_data
