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 292 388 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 1 290 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 292 388 名订阅者。
根据 08 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 -6 274，过去 24 小时变化为 -221，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 7.46%。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 21 812 次浏览，首日通常累积 16 003 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 159。
- 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 09 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。
292 388
订阅者
-22124 小时
-1 3547 天
-6 27430 天
帖子存档
292 341
Introducing the Unrestricted Adversarial Examples Challenge https://ai.googleblog.com/2018/09/introducing-unrestricted-adversarial.html
292 341
Highlights from the European Conference on Computer Vision 2018 https://blog.alookanalytics.com/2018/09/12/highlights-from-the-european-conference-on-computer-vision-2018/
292 341
Healthcare Dataset with #PySpark
Back to some #BigData stuff: article about quick-and-dirty development of prediction algorithm using #Spark engine.
Link: https://towardsdatascience.com/healthcare-dataset-with-spark-6bf48019892b
292 341
Simple introduction to the ALU for neural networks: explanation, physical meaning and implementation https://habr.com/post/422777/
292 341
Lite Intro into Reinforcement Learning https://towardsdatascience.com/lite-intro-into-reinforcement-learning-857ca5c924d9?gi=692d05ca6c3d
292 341
Conceptual Captions: A New Dataset and Challenge for Image Captioning https://ai.googleblog.com/2018/09/conceptual-captions-new-dataset-and.html
292 341
Analysis of the tonality of texts using convolutional neural networks
https://habr.com/company/mailru/blog/417767/
292 341
Google launches new search engine to help scientists find the datasets they need
https://www.theverge.com/2018/9/5/17822562/google-dataset-search-service-scholar-scientific-journal-open-data-access
292 341
Intel AI Interview Questions — Acing the AI Interview
https://medium.com/acing-ai/intel-ai-interview-questions-acing-the-ai-interview-d4a62dbb593c
292 341
Глагол «грокать», придуманный фантастом Робертом Хайнлайном более полувека назад, означает знать и понимать что‑либо так, что это стало частью тебя, частью твоей жизни. Разница между «грокать» и просто «знать» — как между владением родным языком и хорошо изученным иностранным.
Рекомендуем отличный канал — @Groks о технологиях и аналитике. Там вы найдете отчёты, данные, графики, новости, подборки статей на русском и английском, и авторское описание последних событий по заданной теме. В общем, @Groks — канал для диджитал гроккеров, для тех, кто не смотрит на мир диджитал со стороны, а живёт в нём.
292 341
How and When to Use a Calibrated Classification Model with scikit-learn https://machinelearningmastery.com/calibrated-classification-model-in-scikit-learn/
292 341
Introducing a New Framework for Flexible and Reproducible Reinforcement Learning Research https://ai.googleblog.com/2018/08/introducing-new-framework-for-flexible.html
292 341
A Style-Aware Content Loss for Real-time HD Style Transfer
Source code for the ECCV18 paper:
https://github.com/CompVis/adaptive-style-transfer
292 341
What are the experts in data analysis really doing? Conclusions from 35 interviews https://habr.com/company/wirex/blog/421845/
292 341
How and When to Use ROC Curves and Precision-Recall Curves for Classification in Python https://machinelearningmastery.com/roc-curves-and-precision-recall-curves-for-classification-in-python/
292 341
The neural network was trained to recognize depression by an arbitrary human speech without context https://habr.com/post/421775/
292 341
HyperparameterHunter
Easy hyperparameter optimization and automatic result saving across machine learning algorithms and libraries https://github.com/HunterMcGushion/hyperparameter_hunter
