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 292 747 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 1 291

📊 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 292 747 名订阅者。

根据 07 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 -6 317,过去 24 小时变化为 -209,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 7.45%。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 21 817 次浏览,首日通常累积 15 977 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 160
  • 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 08 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。

292 747
订阅者
-20924 小时
-1 3687
-6 31730
帖子存档
Deep Reinforcement Learning with TensorFlow 2.0 http://inoryy.com/post/tensorflow2-deep-reinforcement-learning/

A Visual Exploration of Gaussian Processes https://distill.pub/2019/visual-exploration-gaussian-processes/

Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Winter 2019 | Lecture 19 – Bias in AI https://www.youtube.com/watch?v=XR8YSRcuVLE

A Gentle Introduction to Channels First and Channels Last Image Formats for Deep Learning https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-channels-first-and-channels-last-image-formats-for-deep-learning/

Who Will Win the Game of Thrones? Data visualization tool, had a little fun visualizing the probability of each main character ending up on the Iron Throne, calculated using the latest odds published on the betting site Bovada. https://towardsdatascience.com/who-will-win-the-game-of-thrones-fbde8434c94b

Build XGBoost / LightGBM models on large datasets — what are the possible solutions? https://towardsdatascience.com/build-xgboost-lightgbm-models-on-large-datasets-what-are-the-possible-solutions-bf882da2c27d

Capturing Special Video Moments with Google Photos http://ai.googleblog.com/2019/04/capturing-special-video-moments-with.html

Using Deep Learning to Improve Usability on Mobile Devices http://ai.googleblog.com/2019/04/using-deep-learning-to-improve.html

Word2vec в картинках https://habr.com/ru/post/446530/

Beautiful Gooey Simulations, Now 10 Times Faster https://www.youtube.com/watch?v=-jL2o_15s1E

NeuroSAT: An AI That Learned Solving Logic Problems https://www.youtube.com/watch?v=luwP75lPExo

From Attention in Transformers to Dynamic Routing in Capsule Nets https://staff.fnwi.uva.nl/s.abnar/?p=108

Машинное обучение проникло во все сферы; теперь заказчики поголовно хотят использовать его возможности в своих проектах. Приходится срочно осваивать методы machine learning и обучение нейросетей, но самому разобраться в многообразии информации бывает сложно. Многие платные и бесплатные курсы страдают излишней академичностью и по месяцу рассказывают о теории, прежде чем перейти наконец к практике. В Skillfactory вместе с опытными data scientist’ами проводят курс “Практический Machine Learning” http://bit.ly/2GRmdyn , в котором студенты с первого занятия начинают обучать модели машинного обучения, от простого к более сложному, попутно разбираясь в теории. За 11 недель в интенсивном темпе участники решают все типовые задачи машинного обучения, осваивают методы оценки и оптимизации, участвуют в 2 соревнованиях на kaggle и знакомятся с основами нейросетей. Кстати, сегодня - последний день распродаж в Skillfactory, успейте забронировать место на курсе со скидкой 30%!