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

网络:Machinelearning 俄罗斯1 276 技术与应用326...

📈 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

21 569

帖子浏览量

~ 16 48024 小时

~ 18 29048 小时

7.35%

参与率

~ 6

每日帖子数

Ads index

beta

帖子存档

293 292

How to Transform Target Variables for Regression With Scikit-Learn https://machinelearningmastery.com/how-to-transform-target-variables-for-regression-with-scikit-learn/

293 292

BMW shares AI algorithms used in production, available on GitHub https://www.bmwblog.com/2019/12/13/bmw-shares-ai-algorithms-used-in-production-available-on-github/ Github : https://github.com/BMW-InnovationLab

293 292

Quality-Diversity optimisation algorithms https://quality-diversity.github.io/ Code: https://gitlab.com/leo.cazenille/qdpy

293 292

Develop Smaller Speech Recognition Models with NVIDIA’s NeMo Framework https://devblogs.nvidia.com/develop-smaller-speech-recognition-models-with-nvidias-nemo-framework/ Github: https://github.com/NVIDIA/NeMo https://ngc.nvidia.com/catalog/models/nvidia:quartznet15x5

293 292

Tune Hyperparameters for Classification Machine Learning Algorithms https://machinelearningmastery.com/hyperparameters-for-classification-machine-learning-algorithms/

293 292

Model-Based Reinforcement Learning: Theory and Practice https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/12/mbpo/

293 292

Хочешь разобраться, кто такой Data Scientist? Узнать, что такое машинное обучение? Добро пожаловать на курс «Профессия Data Scientist!». Пройдя его, ты получишь востребованную работу, с интересными задачами, да и зарплата неплохая. 👉 Все подробности по ссылке: https://clc.to/5c37tA Что ты получишь: 📌 целых 300 часов онлайн-обучения; 📌 2 специальности в одной программе; 📌 реальные задачи и много практики; 📌 гарантированное трудоустройство после прохождения курса. Учись 6 месяцев бесплатно! Первый платеж соверши аж через полгода. Для всех студентов подарок — 2 месяца английского языка бесплатно! 🎁 В новый год с новыми знаниями! Skillbox дарит огромную скидку 50% в декабре!

293 292

Fairness Indicators: Scalable Infrastructure for Fair ML Systems http://ai.googleblog.com/2019/12/fairness-indicators-scalable.html Github: https://github.com/tensorflow/fairness-indicators Blog: https://blog.tensorflow.org/2019/12/fairness-indicators-fair-ML-systems.html

293 292

KingSoft WPS: document image dewarping based on TensorFlow https://blog.tensorflow.org/2019/12/kingsoft-wps-document-image-dewarping.html

293 292

A practical approach to machine learning https://github.com/practicalAI/practicalAI

293 292

NeurIPS 2019 Neural Information Processing Systems (NeurIPS) https://slideslive.com/neurips

293 292

Develop an Intuition for Bayes Theorem With Worked Examples https://machinelearningmastery.com/intuition-for-bayes-theorem-with-worked-examples/

293 292

PyTorch adds new tools and libraries, welcomes https://pytorch.org/blog/pytorch-adds-new-tools-and-libraries-welcomes-preferred-networks-to-its-community/ NeurIPS 2019 Expo Workshop https://nips.cc/ExpoConferences/2019/schedule?workshop_id=16 PyTorch Elastic : https://github.com/pytorch/elastic @ai_machinelearning_big_data

293 292

Свежая подборка из мира новостей по искусственному интеллекту, Big Data и машинному обучению. Переходи по ссылке и будь в курсе всего, что происходит в России и мире. Не оставайся в стороне от историй, за которыми будущее. https://t.me/bolshiedannye

293 292

A new framework for large-scale training of state-of-the-art visual classification models https://ai.facebook.com/blog/a-new-framework-for-large-scale-training-of-state-of-the-art-visual-classification-models/ Github: https://github.com/facebookresearch/ClassyVision Multi-modal Research to Production with PyTorch and Facebook https://nips.cc/ExpoConferences/2019/schedule?workshop_id=16 https://classyvision.ai/

293 292

Understanding Transfer Learning for Medical Imaging https://ai.googleblog.com/2019/12/understanding-transfer-learning-for.html Article: https://arxiv.org/abs/1902.07208

293 292

Deep Double Descent https://openai.com/blog/deep-double-descent/ Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt https://arxiv.org/abs/1912.02292

293 292

Netflix open-sources its Python Framework ‘Metaflow’ for building and managing data science projects https://www.marktechpost.com/2019/12/04/netflix-open-sources-its-python-framework-metaflow-for-building-and-managing-data-science-projects/ Github: https://github.com/Netflix/metaflow Documentation: https://docs.metaflow.org/

293 292

Training multi-agent AI systems to solve complex tasks through cooperation https://ai.facebook.com/blog/using-multi-agent-reinforcement-learning-to-improve-collaboration/ full paper: https://arxiv.org/abs/1910.08809 code: https://github.com/TorchCraft/TorchCraftAI/tree/targeting

293 292

Python for Scientists @ai_machinelearning_big_data