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
293 212
A mix of GAN implementations including progressive growing
https://github.com/facebookresearch/pytorch_GAN_zoo
293 212
Прими участие в бесплатном интенсиве по Data Science и освой Machine Learning и Python с нуля.
Ссылка для регистрации 👉 https://clc.to/M3G3Fw
✔️ Настроим рабочее окружение.
✔️ Проведем экспресс-введение в Python.
✔️ Построим модель от начала до конца.
🎁Лучшие участники получат грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
293 212
How to Develop an Intuition for Joint, Marginal, and Conditional Probability
https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-joint-marginal-and-conditional-probability/
293 212
A Critical Analysis of Biased Parsers in Unsupervised Parsing
https://arxiv.org/abs/1909.09428v1
293 212
DeepMind Measures 7 Capabilities Every AI Should Have
video: https://www.youtube.com/watch?v=zrF5_O92ELQ
📝 The paper "Behaviour Suite for Reinforcement Learning"
https://arxiv.org/abs/1908.03568
code https://github.com/deepmind/bsuite
293 212
An open-source python library built to empower developers to build applications and systems with self-contained Deep Learning and Computer Vision capabilities using simple and few lines of code.
https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI
293 212
Уже 30 сентября начинается обучение на "Deep Learning и нейронные сети", комплексном курс по глубокому обучению на Python: https://clc.to/7KlVNw
Программа подойдет для тех, кто хочет в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей.
Вам подойдет этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python.
В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.
Курс познакомит с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.
Партнер направления: NVIDIA Corporation
Узнайте подробности: https://clc.to/7KlVNw
293 212
A Gentle Introduction to Joint, Marginal, and Conditional Probability
https://machinelearningmastery.com/joint-marginal-and-conditional-probability-for-machine-learning/
293 212
Personal online machine learning and neural networks consultations from professionals from leading companies such as Yandex, dbrain, etc.
Experts with real experience in the field of data science are ready to share their knowledge and help you:
- start working with data
- answer questions on meshing
- with compilation of dataset
- understand whether ML / DL will be used effectively for their tasks
and with many other questions.
https://bigxp.ru/categories/konsultacii_po_mashinnomu_obucheniyu_k13?utm_medium=tg
293 212
Using TensorFlow to predict product weight and dimensions
https://medium.com/tensorflow/using-tensorflow-to-predict-product-weight-and-dimensions-8e6af3ab3466
293 212
Contributing Data to Deepfake Detection Research
http://ai.googleblog.com/2019/09/contributing-data-to-deepfake-detection.html
FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images
https://github.com/ondyari/FaceForensics/
FaceForensics benchmark
http://kaldir.vc.in.tum.de/faceforensics_benchmark/
293 212
Creating a Custom TFX Executor
https://medium.com/tensorflow/creating-a-custom-tfx-executor-28edaa3604f6
The ExampleGen TFX Pipeline Component:
https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/guide/examplegen.md#custom-examplegen
video:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLQY2H8rRoyvxR15n04JiW0ezF5HQRs_8F
293 212
Torchdata is PyTorch oriented library focused on data processing and input pipelines in general
https://github.com/szymonmaszke/torchdata
293 212
Хочешь стать разработчиком игр, но никогда не писал код? Не страшно, ведь в Unreal Engine 4 большую часть программной логики можно сделать в визуальном редакторе.
Ссылка на бесплатный интенсив: 👉 https://clc.to/ms9EhA
Ты научишься:
✔️ использованию интерфейса редактора UE4;
✔️ базовому программированию игровой логики с помощью Blueprints;
✔️ работе с примитивами игровой графики.
Что тебя ждет кроме знаний? Призы! Подарочный сертификат на посещение VR-квеста и грант для обучения в Skillbox на 30 000 рублей.
293 212
Continuous Probability Distributions for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/continuous-probability-distributions-for-machine-learning/
