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 293 457 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, 293 457 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.
293 457
Obunachilar
-24924 soatlar
-1 5267 kunlar
-6 46430 kunlar
Postlar arxiv
293 419
Metrics to Use to Evaluate Deep Learning Object Detectors.
https://www.kdnuggets.com/2020/08/metrics-evaluate-deep-learning-object-detectors.html
A Survey on Performance Metrics for Object-Detection Algorithms: https://www.researchgate.net/publication/343194514_A_Survey_on_Performance_Metrics_for_Object-Detection_Algorithms
Github: https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/898
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Multilingual Speech Synthesis
Synthesized samples, training and evaluation data, source code, and parameters for Multilingual Speech Synthesis.
Github: https://github.com/Tomiinek/Multilingual_Text_to_Speech
Demo Code: https://colab.research.google.com/github/Tomiinek/Multilingual_Text_to_Speech/blob/master/notebooks/code_switching_demo.ipynb
Website with samples: https://tomiinek.github.io/multilingual_speech_samples/
Paper: https://arxiv.org/abs/2008.00768
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Netflix’s Polynote is a New Open Source Framework to Build Better Data Science Notebooks
Polynote is an experimental polyglot notebook environment. Currently, it supports Scala and Python, SQL, and Vega.
https://www.kdnuggets.com/2020/08/netflix-polynote-open-source-framework-better-data-science-notebooks.html
Project page: https://polynote.org/
Github: https://github.com/polynote/polynote
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Почему тимлиды в «Лаборатории Касперского» не стрессуют? За год они прошли 8075 сеансов массажа прямо в офисе! Приходи в команду разработки безопасных решений для мобильных (KasperskyOS).
Все подробности тут!
293 419
How to Use XGBoost for Time Series Forecasting
https://machinelearningmastery.com/xgboost-for-time-series-forecasting/
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Train your TensorFlow model on Google Cloud using TensorFlow Cloud
https://blog.tensorflow.org/2020/08/train-your-tensorflow-model-on-google.html
293 419
Привет! Уже в этот четверг в 19:00 (6 августа) состоится онлайн-митап “Как правильно учить людей программированию и Data Science?”, который организует SkillFactory.
Спикеры:
Наталья Кузнецова (SkillFactory) "Как мы используем метрики для улучшения продукта"
Анатолий Карпов (автор курсов по data science, Mail.ru) "Как правильно учить data science"
Артем Пичугин (Newprolab) "Только 4С/ID, только хардкор"
Если вы занимаетесь обучением программированию и анализу данных - то будет очень интересно.
Регистрируемся на митап в телеграм-чате по ссылке: https://t.me/joinchat/CwioCBfsTKoFGBHP0rR2dw
293 419
On the Convergence of Tsetlin Machines for the IDENTITY- and NOT Operators
The Tsetlin Machine solves complex pattern recognition problems with easy-to-interpret propositional formulas.
Github: https://github.com/cair/TsetlinMachine
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.14268v1
293 419
The channel for software engineers
Daily Pattern
- software design patterns
- architectural solutions
- refactoring
- tips for writing clean code
Subscribe:
@dailypattern
@dailypattern
@dailypattern
293 419
SipMask: Spatial Information Preservation for Fast Image and Video Instance Segmentation
Github: https://github.com/JialeCao001/SipMask
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.14772v1
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Building a Content-Based Book Recommendation Engine
https://www.kdnuggets.com/2020/07/building-content-based-book-recommendation-engine.html
Content-Based Recommendation System using Word Embeddings: https://medium.com/towards-artificial-intelligence/content-based-recommendation-system-using-word-embeddings-c1c15de1ef95
@ai_machinelearning_big_data
293 419
👶 BabyAI 1.1
BabyAI is a platform used to study the sample efficiency of grounded language acquisitio
Github: https://github.com/mila-iqia/babyai
https://github.com/mila-iqia/babyai
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.12770v1
@ai_machinelearning_big_data
293 419
TensorFlow 2.3.0 Release
TensorFlow 2.3 has been released!
https://blog.tensorflow.org/2020/07/whats-new-in-tensorflow-2-3.html
Release : https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
@ai_machinelearning_big_data
293 419
DeepSVG
A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation.
https://blog.alexandrecarlier.com/deepsvg/
Github: https://github.com/alexandre01/deepsvg
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.11301
@ai_machinelearning_big_data
293 419
LOOCV for Evaluating Machine Learning Algorithms
https://machinelearningmastery.com/loocv-for-evaluating-machine-learning-algorithms/
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Whole-Body Human Pose Estimation in the Wild
Github: https://github.com/jin-s13/COCO-WholeBody
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.11858v1
Dataset: https://cocodataset.org/#keypoints-2017
293 419
Using Snorkel and NLP Models to Predict Multiple Sclerosis Severity Scores
https://www.kdnuggets.com/2020/07/labelling-data-using-snorkel.html
Tutorial: https://nlp4h.com/blog/snorkel_tutorial/
293 419
Хочешь попробовать свои силы в Data Science? Пройди онлайн-интенсив по анализу данных и научись использовать продвинутые методы, чтобы автоматизировать рутину, работать быстрее и получить хорошо оплачиваемую востребованную профессию.
Участвуй в бесплатном интенсиве: https://clc.to/d53k4A.
Что тебя ждёт?
💣 Основы языка Python.
💣 Работа с библиотеками Pandas и Matplotlib.
💣 Техники исследования данных и практические кейсы.
💣 Практические задания.
💣 Общение с опытным специалистом.
Все, кто дойдёт до конца занятий, получат электронную книгу Кея Петерсона и Дэвида Колба «Век живи — век учись».
293 419
Private prediction methods: A systematic study by Facebook Research
https://ai.facebook.com/blog/private-prediction-methods-a-systematic-study/
Github: https://github.com/facebookresearch/private_prediction
Paper: https://arxiv.org/pdf/2007.05089.pdf
@ai_machinelearning_big_data
293 419
Multi-scale Interactive Network for Salient Object Detection.
Github: https://github.com/lartpang/MINet
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.09062v1
Results & Pretrained Parameters: https://drive.google.com/drive/folders/16yTcf_m-ehnhWgXlN6hbZpBKMy6lYIQQ
