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1 282 技术与应用328...

📈 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 292 839 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 1 282 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 292 839 名订阅者。

根据 06 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 -6 314，过去 24 小时变化为 -187，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 7.37%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.45% 的反应，占订阅者总量。
帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 21 579 次浏览，首日通常累积 15 979 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 07 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。

292 839

订阅者

-18724 小时

-1 3257 天

-6 31430 天

21 579

帖子浏览量

~ 15 97924 小时

~ 17 85348 小时

7.37%

参与率

~ 6

每日帖子数

Ads index

beta

帖子存档

292 820

Задача по #DataScience от QIWI. Наверняка вы знаете, что такое Терминалы QIWI. Они позволяют совершить оплату в пользу более чем двух тысяч провайдеров. Сейчас пользователи мало платят через терминалы, не знают или не помнят, что их услугу можно оплатить на терминале. QIWI ищет команду, которая сможет доработать (уже реализованный) механизм, рекомендующий плательщику дополнительный платёж. Нужно научиться определять наиболее уместных провайдеров для данного терминала, исходя из его локации и частоты оплачиваемых провайдеров. На реализацию QIWI выделяет 3 млн.рублей и 5 месяцев. Задача подробно описана на сайте (видео + текст) — universe.qiwi.com Заявки от команд до 19 мая. Вопросы все можно задать в @QU_product_hub

292 820

How to Develop a Deep Convolutional Neural Network From Scratch for Fashion MNIST Clothing Classification https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-cnn-from-scratch-for-fashion-mnist-clothing-classification/

292 820

Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation Article.: https://arxiv.org/abs/1806.01260 Github: https://github.com/nianticlabs/monodepth2

292 820

Using Transfer Learning for NLP with Small Data https://blog.insightdatascience.com/using-transfer-learning-for-nlp-with-small-data-71e10baf99a6

292 820

Announcing Open Images V5 and the ICCV 2019 Open Images Challenge http://ai.googleblog.com/2019/05/announcing-open-images-v5-and-iccv-2019.html

292 820

Искусственный интеллект на примере простой игры. Часть 2 https://habr.com/ru/post/451070/

292 820

How to Develop a Convolutional Neural Network From Scratch for MNIST Handwritten Digit Classification https://machinelearningmastery.com/blog/

292 820

Google at ICLR 2019 http://ai.googleblog.com/2019/05/google-at-iclr-2019.html

292 820

Github Autocompletion with Machine Learning https://towardsdatascience.com/github-autocompletion-with-machine-learning-a833cb90983e

292 820

Огромный открытый датасет русской речи https://habr.com/ru/post/450760/

292 820

How to Visualize Filters and Feature Maps in Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-visualize-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks/

292 820

Billion-scale semi-supervised learning for image classification" Weakly-supervised pre-training + semi-supervised pre-training + distillation + transfer/fine-tuning =81.2% twith ResNet-50, 84.8% with ResNeXt-101-32x16, top-1 accuracy on ImageNet. article: https://arxiv.org/abs/1905.00546 announce : https://www.facebook.com/i.zeki.yalniz/posts/10157311492509962

292 820

Reinforcement Learning, Fast and Slow https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(19)30061-0

292 820

Best Practices for Preparing and Augmenting Image Data for Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/best-practices-for-preparing-and-augmenting-image-data-for-convolutional-neural-networks/

292 820

Announcing Google-Landmarks-v2: An Improved Dataset for Landmark Recognition & Retrieval http://ai.googleblog.com/2019/05/announcing-google-landmarks-v2-improved.html

292 820

BoTorch is a library for Bayesian Optimization built on PyTorch. Facebook open-sources Ax and BoTorch to simplify AI model optimization github: https://github.com/pytorch/botorch description: https://techcrunch.com/2019/05/01/facebook-open-sources-ax-and-botorch-to-simplify-ai-model-optimization/

292 820

Ensemble methods: bagging, boosting and stacking https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-and-stacking-c9214a10a205

292 820

Real-Time Patch-Based Stylization of Portraits Using Generative Adversarial Network http://dcgi.fel.cvut.cz/home/sykorad/facestyleGAN.html

292 820

Пошаговое руководство по созданию голосового помощника с Python https://habr.com/ru/post/450224/

292 820

A Gentle Introduction to the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) https://machinelearningmastery.com/introduction-to-the-imagenet-large-scale-visual-recognition-challenge-ilsvrc/