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 294 258 subscribers, ranking 332 in the Technologies & Applications category and 1 275 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 294 258 subscribers.

According to the latest data from 29 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 445 over the last 30 days and by -277 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.73%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.47% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 22 736 views. Within the first day, a publication typically gains 16 089 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 175.
  • 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 30 June, 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.

294 258
Subscribers
-27724 hours
-1 6347 days
-6 44530 days
Posts Archive
Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые тех
Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые технологии, а кто недостаточно заботится о сотрудниках. Опрос займёт не больше 5 минут, среди участников будет разыгран iPhone 14 Pro Max (всё честно, правда разыграем, правила тут). 👉Пройти опрос

❓Хотите перейти в BI-аналитику? Сделайте первые шаги на пути к новому этапу в карьере уже 30 января в 20:00! Приглашаем вас н
Хотите перейти в BI-аналитику? Сделайте первые шаги на пути к новому этапу в карьере уже 30 января в 20:00! Приглашаем вас на открытый урок «Подготовка данных для дашборда в Pandas» в OTUS. Вебинар состоится в рамках онлайн-курса «BI-аналитика» для продуктовых и маркетинговых аналитиков, аналитиков данных, Product Owner’ов и Project Manager’ов, Data Scientist’ов, Data Engineer’ов и выпускников, которые хотят работать в области BI-аналитики. ✅На занятии вы узнаете про методы предобработки и “очистки” данных для дальнейшего построения дашбордов в Python Pandas. ➡️Какой результат мы получим? Преобразуем учебный набор данных, очистим его от пропусков и дубликатов, посмотрим различные способы трансформации (группировка, транспонирование строк/столбцов и т.д.). ➡️Пройдите вступительный тест, чтобы определить уровень своей подготовки и записаться на урок: https://otus.pw/qGv6/

🔬 Stanford.Game Theory Free Course The course will provide the basics: representing games and strategies, the extensive form
🔬 Stanford.Game Theory Free Course The course will provide the basics: representing games and strategies, the extensive form, Bayesian games, repeated and stochastic games, and more. 🎲 Еще несколько отличных курсов от Стенфорда. Вы изучите: математический метод нахождения оптимальных стратегий в играх, байесовские игры, повторяющиеся и стохастические игры, теория социального выбора, аукционы и многое другоеGame TheoryGame Theory II: Advanced Deep Multi-Task and Meta Learning @ai_machinelearning_big_data

🔥 Хотите перейти в область дата-инжиринга и работать с большими данными? 👉 Сделайте первые шаги в этом направлении на откры
🔥 Хотите перейти в область дата-инжиринга и работать с большими данными? 👉 Сделайте первые шаги в этом направлении на открытом уроке онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS! 27 января в 20:00 мск пройдет вебинар «Elasticsearch как NoSQL хранилище документов». Глубокое понимание этого инструмента — ключевой момент для его правильного применения. 💻 В результате урока вы: 🔸 Изучите классификацию NoSQL СУБД 🔸 Узнаете про отличительные черты Elasticsearch и его применимости к разным задачам 🔸 Узнаете, почему Elasticsearch — одних из наиболее популярных инструментов для создания поисковых датасетов в современном мире 🔸 Поймете, чем так хорош Elasticsearch и задумаетесь об его внедрении в вашей команде 🟢 Чтобы записаться на мероприятие, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/QqeN/

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? ▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса ▫️Обнаружение возгораний ▫️Оценка стоимости квартир ▫️Оценка резюме соискателей ▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов ▫️Сегментация изображений самолетов ▫️Распознавание команд умного дома⠀ Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке

Java-разработчик — как архитектор Эйфелевой башни. Он создаёт сервисы и приложения, которые должны выдержать огромное количес
Java-разработчик — как архитектор Эйфелевой башни. Он создаёт сервисы и приложения, которые должны выдержать огромное количество посетителей — стриминговые сервисы, маркет-плейсы и другие. Разработчик, как архитектор, мыслит творчески: придумывать, как будет выглядеть и работать его проект. А каждая его идея отражается на пользователях. Если вам интересно работать на стыке творчества и технологии — попробуйте java-разработку. Это можно сделать бесплатно — во вводной части курса Яндекс Практикума. Вот что в ней будет: — Основы языка Java: переменные, условные, выражения и циклы. — Азы объектно-ориентированного программирования: классы, конструкторы и методы. — Ваш первый проект на Java — приложение для учёта финансов. Узнайте, подходит ли вам java-разработка →

👨‍🎓 CS224W: Machine Learning with Graphs Free Course from Stanford Topics include: representation learning and Graph Neural
👨‍🎓 CS224W: Machine Learning with Graphs Free Course from Stanford Topics include: representation learning and Graph Neural Networks; algorithms for the World Wide Web; reasoning over Knowledge Graphs; influence maximization; disease outbreak detection, social network analysis. Шикарный бесплатный курс от Стенфорда, с которым вы изучите структуру графов и их особенности и применения в мо, научитесь строить графовые нейронные сети. Новые лекции, колабы и слайды выходят по вторникам и четвергам. 🔥 Course 2023 📌 Video Lectures 2021 🤗Intro to Graph Machine Learning ai_machinelearning_big_data

@ai_machinelearning_big_data 🔹Что такое Face Recognition и с помощью каких инструментов лучше подходить к задаче по распозна
@ai_machinelearning_big_data 🔹Что такое Face Recognition и с помощью каких инструментов лучше подходить к задаче по распознаванию лиц? 💬Обсудим 23 января в 20:00 на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение» в OTUS. На занятии мы разберем: - В чем заключается задача Face Recognition и из каких подзадач она состоит - Какие существуют основные подходы по решению задачи детекции лиц - С помощью каких алгоритмов решается задача распознавания лиц (EigenFaces, нейросетевые методы). - Как на практике решить задачу распознавания лиц с помощью метода EigenFaces. - Какие существуют датасеты, библиотеки и инструменты, необходимые для решения задачи распознавания лиц. 🔥Регистрируйтесь на мероприятие прямо сейчас и получите доступ к курсу по спец.цене! Записаться на урок