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 275 988 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 336-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 377-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 275 988 obunachiga ega bo‘ldi.
07 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -2 499 ga, so‘nggi 24 soatda esa -157 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.01% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.41% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 22 107 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 17 690 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 342 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 08 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.
275 988
Obunachilar
-15724 soatlar
-8727 kun
-2 49930 kun
Postlar arxiv
275 985
▶️ Deepminds's Perceiver: General Perception with Iterative Attention
General architecture that works on many kinds of data
https://deepmind.com/blog/article/building-architectures-that-can-handle-the-worlds-data
Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/perceiver
Colab: https://colab.research.google.com/github/deepmind/deepmind_research/blob/master/perceiver/colabs/masked_language_modelling.ipynb
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03206
@ai_machinelearning_big_data
275 985
Создайте систему биометрии — попробуйте себя в роли дата-сайентиста!
На бесплатном воркшопе от онлайн-магистратуры МГУ «Искусственный интеллект и цифровые технологии» вы узнаете:
▪️Как построить систему распознавания лиц с помощью Python
▪️Как выполнять тестовые задания и проходить собеседования
▪️Как эффективно изучать Data Science
Подключайтесь на онлайн-трансляцию 5 августа в 19:00 по МСК
Регистрируйтесь сейчас, чтобы не пропустить воркшоп:
https://u.to/w66BGw
275 985
🥑 DALL·E Mini
Generate images from a text prompt
Demo: https://huggingface.co/spaces/flax-community/dalle-mini
Github: https://github.com/borisdayma/dalle-mini
Paper: https://wandb.ai/dalle-mini/dalle-mini/reports/DALL-E-mini--Vmlldzo4NjIxODA
@ai_machinelearning_big_data
275 985
📡 StyleGAN-NADA: CLIP-Guided Domain Adaptation of Image Generators
Github: https://github.com/rinongal/StyleGAN-nada
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.00946v1
Project: https://stylegan-nada.github.io/
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lsun
@ai_machinelearning_big_data
275 985
🗣 Pretrained Language Model
AutoTinyBERT: Automatic Hyper-parameter Optimization for Efficient Pre-trained Language Models
Github: https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.13686v1
AutoTinyBERT: https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/AutoTinyBERT
@ai_machinelearning_big_data
275 985
🤖 Droidlet: modular, heterogenous, multi-modal agents
Github: https://github.com/facebookresearch/droidlet
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10384
Article: https://t.me/machinelearning_ru/279
@ai_machinelearning_big_data
275 985
🌠 Deepmind's Generally capable agents emerge from open-ended play
Blog : https://deepmind.com/blog/article/generally-capable-agents-emerge-from-open-ended-play
Paper: https://deepmind.com/research/publications/open-ended-learning-leads-to-generally-capable-agents
DeepMind Research: https://github.com/deepmind/deepmind-research
Video: https://www.youtube.com/watch?v=lTmL7jwFfdw&ab_channel=DeepMind
@ai_machinelearning_big_data
275 985
👁 Contextual Transformer Networks for Visual Recognition.
Github: https://github.com/JDAI-CV/CoTNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.12292v1
Chalange: https://eval.ai/web/challenges/challenge-page/1041/leaderboard/2695
@ai_machinelearning_big_data
275 985
🖊 Introducing Triton: Open-Source GPU Programming for Neural Networks
https://openai.com/blog/triton/
Github: https://github.com/openai/triton
Documents: https://triton-lang.org/
@ai_machinelearning_big_data
275 985
📂 RLQP: Accelerating Quadratic Optimization with RL
Github: https://github.com/berkeleyautomation/rlqp
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10833v1
@ai_machinelearning_big_data
275 985
AAVAE: Augmentation-Augmented Variational Autoencoders
Github: https://github.com/gridai-labs/aavae
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.12329v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
@ai_machinelearning_big_data
275 985
🔎 Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data
Github: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10833v1
How to Train Real-ESRGAN: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/Training.md
Colab Demo: https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo
@ai_machinelearning_big_data
275 985
https://t.me/Golang_google - golang channel
https://t.me/javascriptv - javascript tutorials
https://t.me/memes_prog - it memes
https://t.me/pro_python_code - python ru
https://t.me/htmlcssjavas - web development
275 985
🤗 The Best SOTA NLP Course is Free!
https://huggingface.co/course/chapter1
Dataset: https://github.com/huggingface/datasets
Colab: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter1/section3.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
275 985
Тут у Яндекса интересная новость. Компания запускает соревнование для исследователей в области машинного обучения в рамках крупнейшей конференции MLщиков в мире - NeurIPS 2021. Вместе с учеными Оксфорда и Кембриджа предлагают участникам посоревноваться в разработке алгоритмов и их обучении для погоды, машинного перевода текстов и предсказания поведения участников автомобильного движения. Основной задачей будет проверить эффективность этих алгоритмов при сдвиге данных.
Для соревнования Яндекс открыл доступ к собственному датасету, который считается самым большим в мире по беспилотным автомобилям. Еще поделятся реальными данными Я.Погоды и Я.Переводчика. Это данные из сервисов, которые много лет работают в реальном мире, используются в различных сценариях, и уже проходили испытание сдвигом данных.
Полученные решения можно будет применять в разных отраслях, которые сталкиваются со сдвигом данных. Крутая инициатива!
https://research.yandex.com/shifts
275 985
ИТ-компания Selectel приглашает на вебинар «Искусственный интеллект и Machine learning»
После вебинара вы сможете:
💥 наладить прозрачный R&D-процесс в командах
💥 получить нужный результат даже при низкой квалификации кадров
💥 провести оценку эффективности работы исследователей
Дата: 29 июля, четверг, 16:00 МСК
Спикеры: Алексей Гончаров, CEO в Machine Intelligence Laboratory, и Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в @selectelnews.
Подробности и регистрация по ссылке:
🚀 https://slc.tl/RaS56
275 985
🌀 CycleMLP: A MLP-like Architecture for Dense Prediction
Github: https://github.com/ShoufaChen/CycleMLP
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10224
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@ai_machinelearning_big_data
275 985
Хотите освоить продвинутые приемы Машинного обучения?
Тогда без знаний, которые даст вам онлайн-курс «Machine Learning. Advanced», не обойтись.
📍Справитесь ли вы с уровнем курса? Покажет вступительный тест.
Пройдите тестирование, чтобы:
● оценить свои навыки
● занять место на курсе по специальной цене
● получить доступ к демо-урокам курса
👉🏻Пройти тестирование: https://otus.pw/U0aY/
275 985
🔝 Deepmind's WikiGraphs: A Wikipedia Text - Knowledge Graph Paired Dataset
This package provides tools to download the WikiGraphs dataset
Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/wikigraphs
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09556v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wikigraphs
@ai_machinelearning_big_data
275 985
🐍 PyTorch Fundamentals Free Microsoft Course
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/pytorch-fundamentals/
Ru: https://docs.microsoft.com/ru-ru/learn/paths/pytorch-fundamentals/
Github: https://github.com/pytorch/tutorials
@ai_machinelearning_big_data
