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 294 258 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 332，并在 俄罗斯 地区排名第 1 275 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 294 258 名订阅者。
根据 29 六月, 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 -6 445，过去 24 小时变化为 -277，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 7.73%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.47% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 22 736 次浏览，首日通常累积 16 089 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 175。
- 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 30 六月, 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。
294 258
订阅者
-27724 小时
-1 6347 天
-6 44530 天
帖子存档
294 242
Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые технологии, а кто недостаточно заботится о сотрудниках.
Опрос займёт не больше 5 минут, среди участников будет разыгран iPhone 14 Pro Max (всё честно, правда разыграем, правила тут).
👉Пройти опрос
294 242
❓Хотите перейти в BI-аналитику?
Сделайте первые шаги на пути к новому этапу в карьере уже 30 января в 20:00! Приглашаем вас на открытый урок «Подготовка данных для дашборда в Pandas» в OTUS.
Вебинар состоится в рамках онлайн-курса «BI-аналитика» для продуктовых и маркетинговых аналитиков, аналитиков данных, Product Owner’ов и Project Manager’ов, Data Scientist’ов, Data Engineer’ов и выпускников, которые хотят работать в области BI-аналитики.
✅На занятии вы узнаете про методы предобработки и “очистки” данных для дальнейшего построения дашбордов в Python Pandas.
➡️Какой результат мы получим?
Преобразуем учебный набор данных, очистим его от пропусков и дубликатов, посмотрим различные способы трансформации (группировка, транспонирование строк/столбцов и т.д.).
➡️Пройдите вступительный тест, чтобы определить уровень своей подготовки и записаться на урок: https://otus.pw/qGv6/
294 242
🔬 Stanford.Game Theory Free Course
The course will provide the basics: representing games and strategies, the extensive form, Bayesian games, repeated and stochastic games, and more.
🎲 Еще несколько отличных курсов от Стенфорда.
Вы изучите: математический метод нахождения оптимальных стратегий в играх, байесовские игры, повторяющиеся и стохастические игры, теория социального выбора, аукционы и многое другое
▪Game Theory
▪Game Theory II: Advanced
▪Deep Multi-Task and Meta Learning
@ai_machinelearning_big_data
294 242
🔥 Хотите перейти в область дата-инжиринга и работать с большими данными?
👉 Сделайте первые шаги в этом направлении на открытом уроке онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS! 27 января в 20:00 мск пройдет вебинар «Elasticsearch как NoSQL хранилище документов». Глубокое понимание этого инструмента — ключевой момент для его правильного применения.
💻 В результате урока вы:
🔸 Изучите классификацию NoSQL СУБД
🔸 Узнаете про отличительные черты Elasticsearch и его применимости к разным задачам
🔸 Узнаете, почему Elasticsearch — одних из наиболее популярных инструментов для создания поисковых датасетов в современном мире
🔸 Поймете, чем так хорош Elasticsearch и задумаетесь об его внедрении в вашей команде
🟢 Чтобы записаться на мероприятие, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/QqeN/
294 242
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
294 242
Java-разработчик — как архитектор Эйфелевой башни. Он создаёт сервисы и приложения, которые должны выдержать огромное количество посетителей — стриминговые сервисы, маркет-плейсы и другие. Разработчик, как архитектор, мыслит творчески: придумывать, как будет выглядеть и работать его проект. А каждая его идея отражается на пользователях.
Если вам интересно работать на стыке творчества и технологии — попробуйте java-разработку. Это можно сделать бесплатно — во вводной части курса Яндекс Практикума.
Вот что в ней будет:
— Основы языка Java: переменные, условные, выражения и циклы.
— Азы объектно-ориентированного программирования: классы, конструкторы и методы.
— Ваш первый проект на Java — приложение для учёта финансов.
Узнайте, подходит ли вам java-разработка →
294 242
👨🎓 CS224W: Machine Learning with Graphs Free Course from Stanford
Topics include: representation learning and Graph Neural Networks; algorithms for the World Wide Web; reasoning over Knowledge Graphs; influence maximization; disease outbreak detection, social network analysis.
Шикарный бесплатный курс от Стенфорда, с которым вы изучите структуру графов и их особенности и применения в мо, научитесь строить графовые нейронные сети. Новые лекции, колабы и слайды выходят по вторникам и четвергам.
🔥 Course 2023
📌 Video Lectures 2021
🤗Intro to Graph Machine Learning
ai_machinelearning_big_data
294 242
@ai_machinelearning_big_data
🔹Что такое Face Recognition и с помощью каких инструментов лучше подходить к задаче по распознаванию лиц?
💬Обсудим 23 января в 20:00 на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение» в OTUS.
На занятии мы разберем:
- В чем заключается задача Face Recognition и из каких подзадач она состоит
- Какие существуют основные подходы по решению задачи детекции лиц
- С помощью каких алгоритмов решается задача распознавания лиц (EigenFaces, нейросетевые методы).
- Как на практике решить задачу распознавания лиц с помощью метода EigenFaces.
- Какие существуют датасеты, библиотеки и инструменты, необходимые для решения задачи распознавания лиц.
🔥Регистрируйтесь на мероприятие прямо сейчас и получите доступ к курсу по спец.цене!
Записаться на урок
