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1 291 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 292 747 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 1 291 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 292 747 名订阅者。

根据 07 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 -6 317，过去 24 小时变化为 -209，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 7.45%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.46% 的反应，占订阅者总量。
帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 21 817 次浏览，首日通常累积 15 977 次浏览。
互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 160。
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 08 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。

292 747

订阅者

-20924 小时

-1 3687 天

-6 31730 天

21 817

帖子浏览量

~ 15 97724 小时

~ 17 79548 小时

7.45%

参与率

~ 6

每日帖子数

Ads index

beta

帖子存档

292 719

Long-Range Robotic Navigation via Automated Reinforcement Learning http://ai.googleblog.com/2019/02/long-range-robotic-navigation-via.html

292 719

ИК Криптонит запустили всероссийский ежегодный конкурс технологических стартапов Криптонит Startup Challenge с призовым фондом в 10 млн. рублей. Если ты интересуешься стартапами, машинным обучением, нейронными сетями, искусственным интеллектом, то подпишись на канал https://t.me/startupchallenge. В своем канале они делятся советами со стартаперами, рассказывают как понравиться инвестору и получить инвестиции, как проработать свою идею, как оценить свой рынок. Также делают обзоры рынка, перспективных направлений и технологий. Подписывайся на канал https://t.me/startupchallenge и получай самую ценную информацию от инвесторов и экспертов рынка.

292 719

The 10 coolest papers from CVPR 2018 The 2018 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) took place last week in Salt Lake City, USA. https://towardsdatascience.com/the-10-coolest-papers-from-cvpr-2018-11cb48585a49?source=collection_home---4------3---------------------

292 719

Neural ODEs Notebook here collects theory, basic implementation and some experiments of Neural Ordinary Differential Equations https://github.com/urtrial/neural-ode Link to NBViewer https://nbviewer.jupyter.org/github/urtrial/neural_ode/blob/master/Neural%20ODEs%20(Russian).ipynb Link to NBViewer (RUS) https://nbviewer.jupyter.org/github/urtrial/neural_ode/blob/master/Neural%20ODEs.ipynb

292 719

How to use Google Speech to Text API to transcribe long audio files? https://towardsdatascience.com/how-to-use-google-speech-to-text-api-to-transcribe-long-audio-files-1c886f4eb3e9?source=collection_home---4------0---------------------

292 719

Introducing TensorFlow Datasets https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-datasets-c7f01f7e19f3?source=topic_page---------2------------------1

292 719

Все мы слышали о профессии Data Scientist, но мало кто знает с чего вообще начать обучение Machine Learning. Первым шагом в освоении data science может стать курс от Skillfactory Практический Machine learning → http://bit.ly/2GRmdyn На курсе вы научитесь применять основные модели машинного обучения. Узнаете зачем нужны тренировочная, валидационная и тестовая выборки, кросс-валидация и скользящий контроль, освоите feature engineering, обучите простую, рекуррентную и сверточную нейронную сеть и многое другое.

292 719

Regression: Kernel and Nearest Neighbor Approach In this article, I will talk about the Kernel and Nearest Neighbor Approach which forms a major class of non-parametric methods to solve a regression setting. https://towardsdatascience.com/regression-kernel-and-nearest-neighbor-approach-6e27e5e955e7

292 719

How to Fix FutureWarning Messages in scikit-learn https://machinelearningmastery.com/how-to-fix-futurewarning-messages-in-scikit-learn/

292 719

Monetizing Machine Learning Book Quickly Turn Python ML Ideas into Web Applications on the Serverless Cloud

292 719

30 Days in the Life of a Machine Learning Researcher https://medium.com/@abidlabs/what-its-like-to-do-machine-learning-research-for-a-month-8d270f076531?source=topic_page---------4------------------1

292 719

TensorFlow на Apache Ignite https://habr.com/ru/company/gridgain/blog/440060/

292 719

Convolutional Neural Network Learn Convolutional Neural Network from basic and its implementation in Keras https://towardsdatascience.com/covolutional-neural-network-cb0883dd6529

292 719

8 Tricks for Configuring Backpropagation to Train Better Neural Networks https://machinelearningmastery.com/best-advice-for-configuring-backpropagation-for-deep-learning-neural-networks/

292 719

Learning to Generalize from Sparse and Underspecified Rewards http://ai.googleblog.com/2019/02/learning-to-generalize-from-sparse-and.html

292 719

Getting Started with Reinforcement Learning and Open AI Gym https://towardsdatascience.com/getting-started-with-reinforcement-learning-and-open-ai-gym-c289aca874f

292 719

Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning

292 719

HandCrafting an Artificial Neural Network In this article, I have implemented a fully vectorized code for Artificial Neural Network with Dropout and L2 Regularization. https://towardsdatascience.com/handcrafting-an-artificial-neural-network-e0b663e88a53

292 719

On the Path to Cryogenic Control of Quantum Processors http://ai.googleblog.com/2019/02/on-path-to-cryogenic-control-of-quantum.html

292 719

Transfer Learning with PyTorch https://heartbeat.fritz.ai/transfer-learning-with-pytorch-cfcb69016c72