en
Feedback
Machinelearning

Machinelearning

Open in 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

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel Machinelearning

Channel Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 293 167 subscribers, ranking 326 in the Technologies & Applications category and 1 276 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 293 167 subscribers.

According to the latest data from 04 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 366 over the last 30 days and by -131 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.35%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.62% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 21 569 views. Within the first day, a publication typically gains 16 480 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 168.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as openai, claude, api, gemini, контекст.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
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

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

293 167
Subscribers
-13124 hours
-1 4647 days
-6 36630 days
Posts Archive
Создай первую модель машинного обучения на Python. На это потребуется всего три дня интенсива! Подробности по ссылке 🔜 https://clc.to/L7lhPg Участие бесплатное! Chief Data Scientist в Skillbox и преподаватель МАИ Валентин Пановский поделится своими знаниями и практическим опытом. 🎁 Стань одним из лучших и получи грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

🔥 New Releases: PyTorch 1.2, torchtext 0.4, torchaudio 0.3, and torchvision 0.4 https://pytorch.org/blog/pytorch-1.2-and-domain-api-release/ https://github.com/pytorch/pytorch/releases

Video Understanding Using Temporal Cycle-Consistency Learning http://ai.googleblog.com/2019/08/video-understanding-using-temporal.html

U-GAT-IT: new model for unpaired image-to-image translation. New SOTA in unsupervised image generation arxiv.org/abs/1907.10830 https://github.com/taki0112/UGATIT

Make Delegation Work in Python https://www.fast.ai/2019/08/06/delegation/

GraphVite is a general graph embedding engine, dedicated to high-speed and large-scale embedding learning in various applications. https://github.com/DeepGraphLearning/graphvite

Начните осваивать профессию Data Scientist с нуля + получайте бонусы на обучение в августе! Новости про очередные достижения машинного обучения и нейросетей появляются каждый день, а значит пришло время для старта карьеры в Data Science! В онлайн-школе SkillFactory разработали целую специализацию “Data Scientist" https://clc.to/FofM0A с полной комплексной программой, созданной при содействии практиков отрасли, чтобы дать студентам именно те навыки, которые ожидают видеть работодатели у начинающих спецов. В рамках специализации вы сможете отработать все составляющие профессии Data Science: Python, машинное обучение, нейросети и deep learning, основы Big Data и Data engineering. Дополняет программу специально разработанный курс математики и статистики для Data Science и модуль менеджмента. 🔥 Узнайте подробности: https://clc.to/FofM0A

EfficientNet-EdgeTPU: Creating Accelerator-Optimized Neural Networks with AutoML http://ai.googleblog.com/2019/08/efficientnet-edgetpu-creating.html

TensorFlow Model Optimization Toolkit — float16 quantization halves model size https://medium.com/tensorflow/tensorflow-model-optimization-toolkit-float16-quantization-halves-model-size-cc113c75a2fa

A Gentle Introduction to CycleGAN for Image Translation https://machinelearningmastery.com/what-is-cyclegan/

CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Stanford University course https://www.youtube.com/playlist?list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq

Gradient Flow Algorithms for Density Propagation in Stochastic Systems https://arxiv.org/abs/1908.00533

Rapid research framework for PyTorch. The researcher's version of Keras https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning

spaCy meets PyTorch-Transformers: Fine-tune BERT, XLNet and GPT-2 https://explosion.ai/blog/spacy-pytorch-transformers

Wasserstein Robust Reinforcement Learning article:https://arxiv.org/abs/1907.13196v1 pdf: https://arxiv.org/pdf/1907.13196v1.pdf