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 293 306 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 1 283 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 293 306 名订阅者。
根据 03 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 -6 469，过去 24 小时变化为 -218，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 7.32%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.77% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 21 487 次浏览，首日通常累积 16 937 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 169。
- 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 04 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。
293 306
订阅者
-21824 小时
-1 5287 天
-6 46930 天
帖子存档
293 289
A Gentle Introduction to the Bayes Optimal Classifier
https://machinelearningmastery.com/bayes-optimal-classifier/
https://svivek.com/teaching/machine-learning/lectures/slides/prob-learning/bayes-optimal-classifier.pdf
293 289
AR-Net: A simple autoregressive neural network for time series
https://ai.facebook.com/blog/ar-net-a-simple-autoregressive-neural-network-for-time-series/
full paper:
https://arxiv.org/abs/1911.12436
293 289
Check the Data Science channel where you can find a lot of articles, links and commentaries on them.
Join and learn hot topics of data science @opendatascience
293 289
📋 Introducing TensorBoard.dev: a new way to share your ML experiment results
https://blog.tensorflow.org/2019/12/introducing-tensorboarddev-new-way-to.html
article : https://arxiv.org/abs/1910.10683
example: https://tensorboard.dev/experiment/EvNO346lT0iYbmeaWmoNCQ/#scalars
293 289
nbdev: use Jupyter Notebooks for everything
https://www.fast.ai//2019/12/02/nbdev/
github: https://github.com/fastai/nbdev/
293 289
A Gentle Introduction to Model Selection for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-model-selection-for-machine-learning/
293 289
Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares
https://web.stanford.edu/~boyd/vmls/
@ai_machinelearning_big_data
293 289
High-Throughput, Contact-Free Detection of Atrial Fibrillation From Video With Deep Learning
https://jamanetwork.com/journals/jamacardiology/fullarticle/2756246
293 289
Прими участие в бесплатном интенсиве по Data Science и освой Machine Learning с нуля.
Регистрируйся прямо сейчас: 👉 https://clc.to/wLZYUQ.
В результате ты:
✔️ познакомишься с основами программирования на Python;
✔️ научишься работать с библиотеками Matplotlib и Scikit-Learn;
✔️ узнаешь, как грамотно выгружать и визуализировать данные;
✔️ сможешь обучать модели;
✔️ создашь свой первый проект.
🎁 Все участники, которые дойдут до конца, получат премиум-доступ на месяц к приложению для изучения английского от партнёра EnglishDom!
293 289
Optimizing agent behavior over long time scales by transporting value
https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/tvt
https://github.com/deepmind/tvt
article: https://arxiv.org/abs/1810.06721
293 289
How to Use an Empirical Distribution Function in Python
https://machinelearningmastery.com/empirical-distribution-function-in-python/
293 289
Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта!
Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/_dCORw (при поддержке NVIDIA Corporation).
Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др.
Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений.
Узнайте больше о возможностях: https://clc.to/_dCORw
293 289
Introducing LIGHT: A multiplayer text adventure game for dialogue research
https://ai.facebook.com/blog/introducing-light-a-multiplayer-text-adventure-game-for-dialogue-research/
Learning in Interactive Games with Humans and Text
https://parl.ai/projects/light/
ParlAI Quick-start
http://parl.ai.s3-website.us-east-2.amazonaws.com/docs/tutorial_quick.html
293 289
Identifying Exoplanets with Neural Networks
https://blog.tensorflow.org/2019/11/identifying-exoplanets-with-neural.html
code: https://github.com/aedattilo/models_K2/tree/master/research/astronet
paper: https://arxiv.org/pdf/1903.10507.pdf
293 289
Understanding the generalization of ‘lottery tickets’ in neural networks
https://ai.facebook.com/blog/understanding-the-generalization-of-lottery-tickets-in-neural-networks/
One ticket to win them all: generalizing lottery ticket initializations across datasets and optimizers
https://arxiv.org/pdf/1906.02773.pdf
https://arxiv.org/pdf/1906.02768.pdf
293 289
🔥 Fire and smoke detection with Keras and Deep Learning
https://www.pyimagesearch.com/2019/11/18/fire-and-smoke-detection-with-keras-and-deep-learning/
293 289
Continual Unsupervised Representation Learning
Paper: https://arxiv.org/abs/1910.14481
Code: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/curl
293 289
Handtrack.js: tracking hand interactions in the browser using Tensorflow.js and 3 lines of code
https://blog.tensorflow.org/2019/11/handtrackjs-tracking-hand-interactions.html
github: https://github.com/victordibia/handtrack.js/
dataset: http://vision.soic.indiana.edu/projects/egohands/
293 289
3 Ways to Encode Categorical Variables for Deep Learning
https://machinelearningmastery.com/how-to-prepare-categorical-data-for-deep-learning-in-python/
