现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Machinelearning
前往频道在 Telegram
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
显示更多📈 Telegram 频道 Machinelearning 的分析概览
频道 Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 293 260 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 326，并在 俄罗斯 地区排名第 1 276 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 293 260 名订阅者。
根据 04 七月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -6 366，过去 24 小时变化为 -131，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 7.35%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.62% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 21 569 次浏览，首日通常累积 16 480 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 168。
- 主题关注点： 内容集中在 openai, claude, api, gemini, контекст 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“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”
凭借高频更新（最新数据采集于 05 七月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
293 260
订阅者
-13124 小时
-1 4647 天
-6 36630 天
帖子存档
293 258
A Gentle Introduction to Linear Regression With Maximum Likelihood Estimation
https://machinelearningmastery.com/linear-regression-with-maximum-likelihood-estimation/
293 258
ICCV 2019 papers open access
http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019.py
Workshops:
http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019_workshops/menu.py
293 258
Разработчики из России сделали нейросеть, которая отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах.
Идея о небелковых авторах новостей не нова. Многие из вас наверняка уже читали тексты сгенерированные нейросетями.
И сейчас я вам хочу рассказать про Signum.ai. Их система ИИ в режиме реального времени анализирует более 300 тысяч площадок (форумы, блоги, аккаунты в соцсетях) и отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах.
По своей сути Signum.ai — это аналитические дайджесты, которые мне очень напоминают рассылку Business Insider Intelligence. Тут ML технологии сосредоточены не на красоте повествования, а на ценности содержимого.
Советую вам всем посмотреть на Signum.ai и поддержать отечественного производителя своим любопытством.
293 258
Learning to Smell: Using Deep Learning to Predict the Olfactory Properties of Molecules
https://ai.googleblog.com/2019/10/learning-to-smell-using-deep-learning.html
Machine Learning for Scent: Learning Generalizable Perceptual Representations of Small Molecules
https://arxiv.org/abs/1910.10685
293 258
Deepfake Detection Challenge: AWS and new academics join, initial data set released
https://ai.facebook.com/blog/deepfake-detection-challenge-aws-and-new-academics-join/
The Deepfake Detection Challenge (DFDC) Preview Dataset
https://arxiv.org/abs/1910.08854?fbclid=IwAR2F6Z-BVoxoc9TlhUYIx-yMkMF9XzkbWj38Hj0HYK5tFJ6zYNXfwUzsP6w
https://deepfakedetectionchallenge.ai/?fbclid=IwAR0b0AhrWFUMzwOaZuZMhv8UVrCu7Jcfj5_I66rwvL54089bI4ysNNYWbz4
293 258
Audio and Visual Quality Measurement using Fréchet Distance
http://ai.googleblog.com/2019/10/audio-and-visual-quality-measurement.html
293 258
Успейте на акцию со скидками 40% и осваивайте самую востребованную технологию искусственного интеллекта на выгодных условиях!
Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw (при поддержке NVIDIA Corporation).
Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др.
Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений.
Узнайте больше о возможностях: https://clc.to/7KlVNw
293 258
Graph Representation Learning
https://grlearning.github.io/papers/
Awesome Graph Classification
https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification
293 258
A Gentle Introduction to Cross-Entropy for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/cross-entropy-for-machine-learning/
293 258
Benchmarking Transformers: PyTorch and TensorFlow
https://medium.com/huggingface/benchmarking-transformers-pytorch-and-tensorflow-e2917fb891c2
293 258
Naive Bayes Classifier From Scratch in Python
https://machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/
293 258
Video Architecture Search
http://ai.googleblog.com/2019/10/video-architecture-search.html
Evolving Space-Time Neural Architectures for Videos
https://github.com/google-research/google-research/tree/master/evanet
Tiny Video Networks
https://arxiv.org/abs/1910.06961
293 258
Open-sourcing ReAgent, a modular, end-to-end platform for building reasoning systems
https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-reagent-a-platform-for-reasoning-systems/
interactive tutorial: http://reagent.ai/rasp_tutorial.html
293 258
Solving Rubik’s Cube with a Robot Hand
https://openai.com/blog/solving-rubiks-cube/
paper: https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/papers/solving-rubiks-cube.pdf
video: https://www.youtube.com/playlist?list=PLOXw6I10VTv9HODt7TFEL72K3Q6C4itG6
293 258
How-to Get Started with Machine Learning on Arduino
https://medium.com/tensorflow/how-to-get-started-with-machine-learning-on-arduino-7daf95b4157
TensorFlow Lite for Microcontrollers
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro
TensorFlow Lite for Microcontrollers
https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers/overview
293 258
Open-sourcing mvfst-rl, a research platform for managing network congestion with reinforcement learning
https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-mvfst-rl-a-research-platform-for-managing-network-congestion-with-reinforcement-learning/
code: https://github.com/facebookresearch/mvfst-rl
293 258
A collection of infrastructure and tools for research in neural network interpretability
https://github.com/tensorflow/lucid
293 258
A Gentle Introduction to Information Entropy
https://machinelearningmastery.com/what-is-information-entropy/
