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
293 476
TJU-DHD dataset (object detection and pedestrian detection)
Github: https://github.com/tjubiit/TJU-DHD
Paper: https://arxiv.org/abs/2011.09170v1
@ai_machinelearning_big_data
293 476
Adversarial Examples in Deep Learning.
https://blog.djsarkar.ai/adversarial-learning-attacks-1/
Github: https://github.com/dipanjanS/adversarial-learning-robustness
@ArtificialIntelligencedl
293 476
Liquid Warping GAN with Attention: A Unified Framework for Human Image Synthesis.
https://www.impersonator.org/work/impersonator-plus-plus.html
Code: https://github.com/iPERDance/iPERCore
Paper: https://arxiv.org/pdf/2011.09055
Dataset: https://svip-lab.github.io/dataset/iPER_dataset.html
@ai_machinelearning_big_data
293 476
Learning Efficient GANs using Differentiable Masks and Co-Attention Distillation
Github: https://github.com/SJLeo/DMAD
Paper: https://arxiv.org/abs/2011.08382
@ai_machinelearning_big_data
293 476
🎨 Stylized Neural Painting.
https://jiupinjia.github.io/neuralpainter/
Github: https://github.com/jiupinjia/stylized-neural-painting
Paper: https://arxiv.org/abs/2011.08114
@ai_machinelearning_big_data
293 476
Text classification with an RNN | TensorFlow Core
https://www.tensorflow.org/tutorials/text/text_classification_rnn
Code: https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/tutorials/text/text_classification_rnn.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
293 476
💰Full scholarships for graduate degree programs in Artificial Intelligence
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - first in the world, graduate level, research-based institution that offers graduate degree programs to local and international students.
🌍Location: Abu Dhabi, UAE
✅Language of instruction - English
Offerings:
📍MSc in Machine Learning
📍MSc in Computer Vision
📍MSc in Natural Language Processing (Starting Spring 2022)
📍PhD in Machine Learning
📍PhD in Computer Vision
📍PhD in Natural Language Processing (Starting Spring 2022)
💰Scholarship Benefits:
- 100% tuition
- Accommodation
- Health Insurance
- Flight tickets
- Monthly Stipend (2100/2700$)
Application is open for Fall 2021
🚦Deadline: January 15, 2021
Contact:
Atrach@iie.org
+7 925 616-41-76
Learn more here
293 476
Tensorflow + dalex, or how to explain a TensorFlow model
Article: https://www.kdnuggets.com/2020/11/dalex-explain-tensorflow-model.html
Code: https://dalex.drwhy.ai/python-dalex-tensorflow.html
Explanatory Model Analysis: https://pbiecek.github.io/ema/
@ai_machinelearning_big_data
293 476
Fast Patch-Free Global Learning Framework for Fully End-to-End Hyperspectral Image Classification
Github: https://github.com/Z-Zheng/FreeNet
Paper: https://ieeexplore.ieee.org/document/9007624
@ai_machinelearning_big_data
293 476
Математика — зеленый свет к крутым должностям в Data Science. Твоя уверенность в результатах аналитики — твое конкурентное преимущество на собеседованиях.
Math for Data Science от OTUS — 5 месяцев онлайн-практики и прикладных для профессии навыков.
Выбери свой уровень подготовки — базовый или продвинутый и пройди вступительный тест, чтобы:
• оценить свои навыки
• занять место по специальной цене
• получить доступ к демо-урокам курсов
• попасть в закрытое сообщество профессионалов
👉Пройти тестирование: https://otus.pw/YFbC/
293 476
Deep Multimodal Fusion by Channel Exchanging
Github: https://github.com/yikaiw/CEN
Dataset: https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html
Paper: https://arxiv.org/abs/2011.05005
@ai_machinelearning_big_data
293 476
Workshop Акселератора Data Science 15.11 (это воскресенье) в 13:00
“Построение траектории развития в Data Science для продвинутых специалистов” 👉 https://skillfactory.ru/dsexpert-workshop1511?utm_source=ml
Что?
В прямом эфире лучшие эксперты индустрии поделятся своим опытом и помогут вам понять, в какую сторону двигаться для достижения вашей цели:
- Проанализируют ваше резюме,
- Посоветуют, с каким проектами вам стоит поработать,
- Построят вашу траекторию развития
Как?
… уже работающему специалисту Data Science поддерживать свою ценность для своей компании, расти дальше и стать тем самым сотрудником, которого мечтают получить ведущие компании, предлагая самые интересные проекты, сильные команды и лучшие условия;
… из тысяч статей, уроков, вебинаров Computer Vision, Machine Learning, NLP и Reinforcement Learning выбрать самое ценное и составить свою траекторию развития.
Для кого?
Для профессионалов в области машинного обучения, анализа данных и data engineering.
Кто?
- Валентин Малых, Senior Research Scientist в Huawei.
Опубликовал исследовательскую работу на тему: «SumTitles: a Summarization Dataset with Low Extractiveness»
- Полунина Полина, Ex руководитель Data Science направлений HR, Финансы, Видеоаналитика в группе “М.Видео-Эльдорадо“.
Победительница международных чемпионатов по анализу данных, основала с нуля 3 Data Science направления (HR, Финансы, Видео-аналитика)
- Александр Кондрашкин, CTO & Co-Founder в loyaltylab.co, спикер Nvidia GTC.
Кратно улучшил рекомендации в offline ритейле
Как?
Онлайн! Микролекции от спикеров + воркшоп. Тайминг мероприятия 90 минут.
Когда?
15 ноября (вс) в 13:00 (по московскому времени)
Хотите посмотреть, какая траектория получится у вас? Пример возможной траектории 👉 http://joxi.ru/12MvZolcknlJ5A
Регистрируйтесь 👉 https://skillfactory.ru/dsexpert-workshop1511?utm_source=ml
Здесь полезная информация о курсе и не только 👉 https://t.me/SkillFactory_PRO
293 476
🐼 Pandas on Steroids: End to End Data Science in Python with Dask
https://www.kdnuggets.com/2020/11/pandas-steroids-dask-python-data-science.html
How to Work with BIG Datasets : https://www.kaggle.com/yuliagm/how-to-work-with-big-datasets-on-16g-ram-dask
@ai_machinelearning_big_data
293 476
Tequila is an Extensible Quantum Information and Learning Architecture
Github: https://github.com/aspuru-guzik-group/tequila
Paper: https://arxiv.org/abs/2011.03057v1
@ai_machinelearning_big_data
293 476
Анализируешь данные, изучаешь data science или разрабатываешь ML-приложения и их прототипы? Недавно @selectelnews выпустил бесплатный Data Science Docker Container с фреймворками и инструментами ML/DL.
Без навыков Devops с его помощью можно развернуть рабочую среду и обучать нейросети, экспериментировать с данными и запускать проекты машинного обучения.
Из явных плюсов:
— Выгодная оплата — платить нужно только за потребляемые ресурсы в облаке или кластере Managed Kubernetes. Если запускаешь контейнер на своем компьютере — платить вообще не нужно.
— Понятная документация. @selectelnews снял двухминутную инструкцию со всеми этапами запуска контейнера и описал процесс в базе знаний.
Запускай контейнер по ссылке: https://slc.tl/iEVET
