ch
Feedback
Machinelearning

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 292 188 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 327,并在 俄罗斯 地区排名第 1 296

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 292 188 名订阅者。

根据 10 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 -6 123,过去 24 小时变化为 -119,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 7.19%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.53% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 21 001 次浏览,首日通常累积 16 166 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 157
  • 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 11 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。

292 188
订阅者
-11924 小时
-1 1997
-6 12330
帖子存档
Автомобили Honda получат китайский искусственный интеллект Компания Honda объявила о партнёрстве с китайским стартапом SenseTime, который разработает для автомобилей японской марки искусственный интеллект, сообщает Tech Crunch. Соглашение между фирмами рассчитано на пять лет и включает в себя разработку методик распознавания объектов вокруг беспилотных машин, а также создание алгоритмов по поведению автопилота в различных дорожных ситуациях. Напомним, ранее сообщалось, что Honda в 2025 году намерена представить свой беспилотный автомобиль уровня Level 4 (автопилот роботизирован настолько, что все делает сам, но в автомобиле сохраняются основные органы управления автомобиля человеком). В 2020 году на рынок должна выйти Honda с технологиями автономного вождения уровня Level 3 (система контролирует езду по автомагистралям, но на дорогах с непредсказуемым движением водителю придется взять управление на себя). Источник: www.kommersant.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Modern #MachineLearning #Algorithms: Strengths & Weaknesses https://buff.ly/2vZ653J

ИИ помог найти природные аналоги лекарств против рака и старения Ученые британского Исследовательского фонда биогеронтологии, компаний Insilico Medicine и Life Extension при помощи методов глубокого обучения нашли натуральные миметики препаратов метформин и рапамицин, препятствующих старению и развитию рака. Согласно исследованиям, и метформин, лекарство против диабета 2-го типа, и иммунодепрессант рапамицин обладают значительным эффектом при лечении рака и старческих заболеваний, однако, оба они оказывают значительные побочные эффекты и продаются только по рецепту, что осложняет их использование в качестве препаратов, продлевающих жизнь. Обратившись к помощи нейронной сети, группа ученых проанализировала безопасность и генетическую схожесть свыше 800 натуральных веществ, которые могли бы повторить действие этих препаратов, но были бы лишены побочных эффектов. В результате было выявлено множество новых кандидатов на миметики метформина и рапамицина, о которых ранее не было известно. Важность этого исследования в том, что натуральные препараты не регулируются Управлением по санитарному контролю и другими ведомствами США и могут в будущем появиться на полках аптек в свободной продаже как пищевые добавки, замедляющие механизмы старения на молекулярном и клеточном уровне. Источник: hightech.fm #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Ученые перестали понимать, как работает ИИ Ученые и программисты перестали понимать, как именно принимает решения искусственный интеллект. Об этой проблеме заявили сразу несколько специалистов на главной ИИ-конференции — Neural Information Processing Systems, — прошедшей в Лонг-Бич (Калифорния), пишет Quartz. Эксперты, с которыми пообщались в Quartz, говорят, что нужно действовать, пока система не стала слишком сложной. «Мы не хотим принимать за должное решения ИИ, без понимания их логики, — говорит Джейсон Йосински из Uber. — Чтобы общество приняло модели машинного обучения, мы должны знать, как ИИ принимает решения». Проблема, которую многие эксперты называют «черной коробочкой», действительно серьезная. Предыдущий опыт показал, что ИИ имеет склонность принимать предвзятые решения и проводить аналогии там, где их не следовало бы проводить. Ошибка ИИ может обойтись очень дорого, например, во время таких операций, как космическая миссия на Марс. Аппараты находятся в 200 млн миль от Земли и стоят сотни миллионов долларов, говорит Кири Вагстафф ИИ-эксперт в Jet Propolusion Lab (NASA). Ученые к счастью, пытаются находить методы, позволяющие понять логику искусственного интеллекта. Так, исследователь из Google Мэтра Рагху представила доклад, в котором описывается процесс отслеживания действий отдельных «нейронов» нейросети. Анализируя миллионы операций, ей удалось понять, какие из искусственных «нейронов» концентрировались на неверных представлениях, и отключить их. Это доказывает, что перевод работы нейросетей в форму, доступную для понимания человека, — не такая уж невозможная задача. «Это похоже на то, как школьные учителя просят детей пересказать своими словами, что они поняли из объяснений учителя», — говорит Вагстафф. Источник: hightech.fm #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Искусственный интеллект учится читать эмоции Система, созданная российскими исследователями, уже способна распознавать некоторые эмоции человека. Нижегородские ученые работают над созданием нейросети — искусственного интеллекта (ИИ), который способен по речи определять эмоциональное состояние человека. Существенный прогресс в этом направлении уже достигнут — ИИ уже может распознавать состояние человека на 71%. Чтобы обучить нейросеть, исследователи применили аудиозаписи, а после звуки человеческого голоса преобразовали в объемные диаграммы зеленого и красного цветов. При этом красный цвет появлялся там, где наблюдались наиболее сильные эмоции, такие как злость или счастье, а зеленый — в состоянии страха или покоя. ИИ «прослушал» тысячу аудиофайлов, где были показаны восемь эмоциональных составляющих, таких как счастье, злость, нейтральные и спокойные эмоции, удивление, грусть, испуг и отвращение. Нейросеть на данный момент сумела распознать 71% чувств человека. Лучше всего ИИ понимает нейтральные и спокойные эмоции, а вот со счастьем и удивлением у него пока не ладится — первое он зачастую принимает за страх и печаль, а второе — за отвращение. Источник:http://www.eg.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python