Machinelearning
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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。
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帖子存档
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How to Predict Whether a Persons Eyes are Open or Closed Using Brain Waves https://machinelearningmastery.com/how-to-predict-whether-eyes-are-open-or-closed-using-brain-waves/
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Backpropagation And Gradient Descent Tutorial | Deep Learning Tutorial - Part 2 | Edureka
https://www.youtube.com/watch?v=Dws9Zveu9ug&t=312s
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Intel AI Interview Questions — Acing the AI Interview https://medium.com/acing-ai/intel-ai-interview-questions-acing-the-ai-interview-d4a62dbb593c
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Top 10 Deep Learning Github Repositories 2018. https://www.techleer.com/articles/547-top-10-deep-learning-github-repositories-2018/
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relational-rnn-pytorch
An implementation of DeepMind's Relational Recurrent Neural Networks (Santoro et al. 2018) in PyTorch.
https://github.com/L0SG/relational-rnn-pytorch
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Super VIP Cheatsheet: Machine Learning https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/super-cheatsheet-machine-learning.pdf
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Unsupervised Machine Translation
This repository contains the original implementation of the unsupervised PBSMT and NMT models presented in Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation (EMNLP 2018).
https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedMT
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GraphPipe
Dead Simple ML Model Serving via a Standard Protocol
https://oracle.github.io/graphpipe/#/
