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 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
帖子存档
292 793
Automating Optimization of Quantized Deep Learning Models on CUDA
https://tvm.ai/2019/04/29/opt-cuda-quantized.html
292 793
Five Machine Learning Paradoxes that will Change the Way You Think About Data
https://towardsdatascience.com/five-machine-learning-paradoxes-that-will-change-the-way-you-think-about-data-e100be5620d7
292 793
Создаем с нуля собственную нейронную сеть на Python
https://habr.com/ru/company/mailru/blog/449416/
292 793
Announcing the 6th Fine-Grained Visual Categorization Workshop
http://ai.googleblog.com/2019/04/announcing-6th-fine-grained-visual.html
292 793
A Gentle Introduction to 1×1 Convolutions to Reduce the Complexity of Convolutional Neural Networks
https://machinelearningmastery.com/introduction-to-1x1-convolutions-to-reduce-the-complexity-of-convolutional-neural-networks/
292 793
A pytorch-toolbelt is a Python library with a set of bells and whistles for PyTorch for fast R&D prototyping and Kaggle farming
https://github.com/BloodAxe/pytorch-toolbelt
292 793
How to Start Competing on Kaggle
https://towardsdatascience.com/how-to-begin-competing-on-kaggle-bd9b5f32dbbc
292 793
How to Implement VGG, Inception and ResNet Modules for Convolutional Neural Networks from Scratch
https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-major-architecture-innovations-for-convolutional-neural-networks/
292 793
MuseNet deep neural network that can generate 4-minute musical compositions with 10 different instruments
https://openai.com/blog/musenet/
292 793
Hyperparameter optimization in python. Part 1: Scikit-Optimize.
https://towardsdatascience.com/hyperparameter-optimization-in-python-part-1-scikit-optimize-754e485d24fe
292 793
Evaluating the Unsupervised Learning of Disentangled Representations
http://ai.googleblog.com/2019/04/evaluating-unsupervised-learning-of.html
292 793
Увеличение видео 1080P до 4К, или Как я научился не волноваться и полюбил апскейл с помощью нейросетей
https://habr.com/ru/post/446032/
292 793
Architectural Innovations in Convolutional Neural Networks for Image Classification
https://machinelearningmastery.com/review-of-architectural-innovations-for-convolutional-neural-networks-for-image-classification/
292 793
10 Practical Tips for the Successful Adoption of Your Machine Learning Products
https://medium.com/omdena/10-practical-tips-for-the-successful-adoption-of-your-machine-learning-products-e68dd1b486c8
292 793
SpecAugment: A New Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition
http://ai.googleblog.com/2019/04/specaugment-new-data-augmentation.html
292 793
Сделайте своё резюме привлекательным для крупных Data Science-based компаний! Пройдите обучение на курсе "Математика и статистика для Data Science" и получите возможность уверенно решать нетиповые задачи и создавать собственные архитектуры.
В SkillFactory о математике и статистике расскажут понятно и доходчиво. Вы узнаете как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
Забронируйте место на курсе сегодня и получите скидку 20% → https://clck.ru/FhZeK
292 793
A Gentle Introduction to Pooling Layers for Convolutional Neural Networks
https://machinelearningmastery.com/pooling-layers-for-convolutional-neural-networks/
292 793
Почему при покупках в интернет-магазинах мы выбираем не то, что купили бы офлайн? Отчего в итоге многие товары приходится возвращать и как магазины могут с этим бороться?
Как ответить на эти вопросы при помощи различных методов анализа больших данных 24 апреля расскажет Дарья Дзябура (PhD Массачусетского технологического института, MIT), профессор Российской экономической школы – вуза №1 по версии Forbes.
Открытая лекция «Маркетинг: количественные исследования в цифровую эпоху» пройдет на английском языке с синхронным переводом на русский.
Когда: 24 апреля в 19:00
Где: Москва, Отель Марриотт Кортъярд, Вознесенский переулок, 7
Регистрация по ссылке:
http://bit.ly/2UniOcI
