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 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 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 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 天
-6 31730 天
帖子存档
292 692
Google Researchers Have a New Alternative to Traditional Neural Networks
Say hello to the capsule network.
https://www.technologyreview.com/the-download/609297/google-researchers-have-a-new-alternative-to-traditional-neural-networks/
292 692
Fitting a Neural Network Using Randomized Optimization in Python
https://medium.com/@gkhayes/fitting-a-neural-network-using-randomized-optimization-in-python-71595de4ad2d
292 692
Summarized 14 NLP Research Breakthroughs You Can Apply To Your Business
https://www.topbots.com/most-important-ai-nlp-research
292 692
Bayesian Neural Network Series
Post 1: Need for Bayesian Neural Networks
https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-1-need-for-bayesian-networks-e209e66b70b2
Post 2: Background Knowledge
https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-2-background-knowledge-fdec6ac62d43
292 692
Хотите освоить машинное обучение и нейронные сети? Стремитесь к перспективной карьере Data Scientist’а? Машинное обучение необходимо в рабочих задачах?
SkillFactory открывают набор на онлайн-курс "Практический Machine Learning" → https://goo.gl/n5KWHJ. На курсе делают упор на практику и только потом переходят к теории.
Под руководством data scientist’а с опытом работы в международной корпорации вы на практике освоите все современные методы машинного обучения и научитесь работать с нейронными сетями.
Для обучения на курсе вам не нужно никаких дополнительных знаний, включая обширные познания в программировании. Вы сможете уверенно использовать методы машинного обучения через 11 недель!
292 692
How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks
https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-62acf5b143d0
292 692
Understanding Convolutional Neural Networks through Visualizations in PyTorch
Explanation of how #CNN works
Link: https://towardsdatascience.com/understanding-convolutional-neural-networks-through-visualizations-in-pytorch-b5444de08b91
#PyTorch #nn #DL
292 692
Soft Actor-Critic: Deep Reinforcement Learning for Robotics
https://ai.googleblog.com/2019/01/soft-actor-critic-deep-reinforcement.html
292 692
Auto-DeepLab: Fei-Fei Li & Alan Yuille on Semantic Image Segmentation
https://medium.com/syncedreview/auto-deeplab-fei-fei-li-alan-yuille-on-semantic-image-segmentation-f2f2ab9795d5
292 692
“Interesting” Projections — Where PCA Fails.
https://towardsdatascience.com/interesting-projections-where-pca-fails-fe64ddca73e6
292 692
Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements
https://towardsdatascience.com/aifortrading-2edd6fac689d
292 692
Deep Reinforcement Learning Algorithms with PyTorch
https://github.com/p-christ/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch
292 692
Padam: Closing the Generalization gap of adaptive gradient methods in training deep neural networks
https://github.com/yashkant/Padam-Tensorflow
