ch
Feedback
Machinelearning

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 293 089 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 328,并在 俄罗斯 地区排名第 1 278

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 293 089 名订阅者。

根据 05 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 -6 348,过去 24 小时变化为 -139,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 7.34%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.46% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 21 515 次浏览,首日通常累积 16 015 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 161
  • 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 06 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。

293 089
订阅者
-13924 小时
-1 4157
-6 34830
帖子存档
Создай первую модель машинного обучения на Python. На это потребуется всего три дня интенсива! Подробности по ссылке 🔜 https://clc.to/L7lhPg Участие бесплатное! Chief Data Scientist в Skillbox и преподаватель МАИ Валентин Пановский поделится своими знаниями и практическим опытом. 🎁 Стань одним из лучших и получи грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

🔥 New Releases: PyTorch 1.2, torchtext 0.4, torchaudio 0.3, and torchvision 0.4 https://pytorch.org/blog/pytorch-1.2-and-domain-api-release/ https://github.com/pytorch/pytorch/releases

Video Understanding Using Temporal Cycle-Consistency Learning http://ai.googleblog.com/2019/08/video-understanding-using-temporal.html

U-GAT-IT: new model for unpaired image-to-image translation. New SOTA in unsupervised image generation arxiv.org/abs/1907.10830 https://github.com/taki0112/UGATIT

Make Delegation Work in Python https://www.fast.ai/2019/08/06/delegation/

GraphVite is a general graph embedding engine, dedicated to high-speed and large-scale embedding learning in various applications. https://github.com/DeepGraphLearning/graphvite

Начните осваивать профессию Data Scientist с нуля + получайте бонусы на обучение в августе! Новости про очередные достижения машинного обучения и нейросетей появляются каждый день, а значит пришло время для старта карьеры в Data Science! В онлайн-школе SkillFactory разработали целую специализацию “Data Scientist" https://clc.to/FofM0A с полной комплексной программой, созданной при содействии практиков отрасли, чтобы дать студентам именно те навыки, которые ожидают видеть работодатели у начинающих спецов. В рамках специализации вы сможете отработать все составляющие профессии Data Science: Python, машинное обучение, нейросети и deep learning, основы Big Data и Data engineering. Дополняет программу специально разработанный курс математики и статистики для Data Science и модуль менеджмента. 🔥 Узнайте подробности: https://clc.to/FofM0A

EfficientNet-EdgeTPU: Creating Accelerator-Optimized Neural Networks with AutoML http://ai.googleblog.com/2019/08/efficientnet-edgetpu-creating.html

TensorFlow Model Optimization Toolkit — float16 quantization halves model size https://medium.com/tensorflow/tensorflow-model-optimization-toolkit-float16-quantization-halves-model-size-cc113c75a2fa

A Gentle Introduction to CycleGAN for Image Translation https://machinelearningmastery.com/what-is-cyclegan/

CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Stanford University course https://www.youtube.com/playlist?list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq

Gradient Flow Algorithms for Density Propagation in Stochastic Systems https://arxiv.org/abs/1908.00533

Rapid research framework for PyTorch. The researcher's version of Keras https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning

spaCy meets PyTorch-Transformers: Fine-tune BERT, XLNet and GPT-2 https://explosion.ai/blog/spacy-pytorch-transformers

Wasserstein Robust Reinforcement Learning article:https://arxiv.org/abs/1907.13196v1 pdf: https://arxiv.org/pdf/1907.13196v1.pdf