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 293 260 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 293 260 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.

293 260
Subscribers
-13124 hours
-1 4647 days
-6 36630 days
Posts Archive
Exploring Massively Multilingual, Massive Neural Machine Translation http://ai.googleblog.com/2019/10/exploring-massively-multilingual.html article: https://arxiv.org/pdf/1907.05019.pdf

Detectron2: A PyTorch-based modular object detection library https://ai.facebook.com/blog/-detectron2-a-pytorch-based-modular-object-detection-library-/ Detectron2 is FAIR's next-generation research platform for object detection and segmentation https://github.com/facebookresearch/detectron2

How to Implement Bayesian Optimization from Scratch in Python https://machinelearningmastery.com/what-is-bayesian-optimization/

Онлайн-курс по Data Science и Machine Learning. Если хочешь освоить востребованную профессию со средней зарплатой от 90 000 рублей, то тебе в Skillbox. Какие ключевые навыки будут в твоем резюме после курса? Владение языком программирования Python. Умение работать с библиотеками и источниками данных (Pandas, NumPy, Jupiter Notebook, SQL и другое). Визуализация данных. Умение писать рекомендательные системы и работать с нейросетями. Q-learning. И это меньшая часть скиллов, которые ты освоишь за 12 месяцев, работая над реальными проектами! После обучения мы поможем тебе с трудоустройством. Ознакомься с полной программой на сайте и скорее записывайся! Скидка 20% первым 20 студентам. Переходи по ссылке: https://clc.to/UPVUiw

BERT-related Papers This is a list of BERT-related papers https://github.com/tomohideshibata/BERT-related-papers

Exascale Deep Learning for Scientific Inverse Problems https://arxiv.org/abs/1909.11150v1

92% компаний из списка Fortune 1000 планируют увеличить инвестиции в Big Data и AI в 2019 году. Одним из важнейших качеств лидера становится умение эффективно применять эти технологии для развития бизнеса. Научитесь использовать силу больших данных и искусственного интеллекта для трансформации подразделения или компании! В SkillFactory стартует специализация «Big Data MBA» https://clc.to/BmXrnA , включающая 3 полноценных курса, которые учат на практике реализовывать проекты в области Big Data и AI. На специализации вы решите 85 бизнес-кейсов, выполните 3 проекта и получите полный набор компетенций от формирования Big Data стратегии до понимания алгоритмов машинного обучения. Со старта программы вы станете частью живого сообщества в Slack с возможностью задать вопросы о развитии персональному ментору и получать поддержку экспертов. Узнайте подробности: https://clc.to/BmXrnA

The RAPIDS suite of software libraries gives you the freedom to execute end-to-end data science and analytics pipelines entirely on GPUs https://github.com/rapidsai/cudf notebooks repo: https://github.com/rapidsai/notebooks-contrib API docs https://docs.rapids.ai/api/cudf/stable/

Hydra: A framework that simplifies the development of complex applications https://ai.facebook.com/blog/open-source-in-brief-hydra/ AI RESEARCH, ML APPLICATIONS, OPEN SOURCE https://engineering.fb.com/open-source/hydra/ code: https://github.com/facebookresearch/hydra/

A Gentle Introduction to Bayes Theorem for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/bayes-theorem-for-machine-learning/

Releasing PAWS and PAWS-X: Two New Datasets to Improve Natural Language Understanding Models http://ai.googleblog.com/2019/10/releasing-paws-and-paws-x-two-new.html PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling https://arxiv.org/abs/1904.01130 dataset: https://github.com/google-research-datasets/paws

OpenAI’s GPT-2 Text Generator: Wise As a Scholar https://www.youtube.com/watch?v=0OtZ8dUFxXA OpenAI's post: https://openai.com/blog/gpt-2-6-month-follow-up/

Large-Scale Multilingual Speech Recognition with a Streaming End-to-End Model http://ai.googleblog.com/2019/09/large-scale-multilingual-speech.html article: https://arxiv.org/abs/1909.05330