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
A mix of GAN implementations including progressive growing https://github.com/facebookresearch/pytorch_GAN_zoo

Прими участие в бесплатном интенсиве по Data Science и освой Machine Learning и Python с нуля. Ссылка для регистрации 👉 https://clc.to/M3G3Fw ✔️ Настроим рабочее окружение. ✔️ Проведем экспресс-введение в Python. ✔️ Построим модель от начала до конца. 🎁Лучшие участники получат грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

How to Develop an Intuition for Joint, Marginal, and Conditional Probability https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-joint-marginal-and-conditional-probability/

A Critical Analysis of Biased Parsers in Unsupervised Parsing https://arxiv.org/abs/1909.09428v1

DeepMind Measures 7 Capabilities Every AI Should Have video: https://www.youtube.com/watch?v=zrF5_O92ELQ 📝 The paper "Behaviour Suite for Reinforcement Learning" https://arxiv.org/abs/1908.03568 code https://github.com/deepmind/bsuite

An open-source python library built to empower developers to build applications and systems with self-contained Deep Learning and Computer Vision capabilities using simple and few lines of code. https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI

Accessible AutoML for deep learning https://github.com/keras-team/autokeras

Уже 30 сентября начинается обучение на "Deep Learning и нейронные сети", комплексном курс по глубокому обучению на Python: https://clc.to/7KlVNw Программа подойдет для тех, кто хочет в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей. Вам подойдет этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем. Курс познакомит с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими. Партнер направления: NVIDIA Corporation Узнайте подробности: https://clc.to/7KlVNw

A Gentle Introduction to Joint, Marginal, and Conditional Probability https://machinelearningmastery.com/joint-marginal-and-conditional-probability-for-machine-learning/

Personal online machine learning and neural networks consultations from professionals from leading companies such as Yandex, dbrain, etc. Experts with real experience in the field of data science are ready to share their knowledge and help you: - start working with data - answer questions on meshing - with compilation of dataset - understand whether ML / DL will be used effectively for their tasks and with many other questions. https://bigxp.ru/categories/konsultacii_po_mashinnomu_obucheniyu_k13?utm_medium=tg

A Quantum Perceptron https://qml.entropicalabs.io/

The problem with metrics is a big problem for AI https://www.fast.ai/2019/09/24/metrics/

Contributing Data to Deepfake Detection Research http://ai.googleblog.com/2019/09/contributing-data-to-deepfake-detection.html FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images https://github.com/ondyari/FaceForensics/ FaceForensics benchmark http://kaldir.vc.in.tum.de/faceforensics_benchmark/

Torchdata is PyTorch oriented library focused on data processing and input pipelines in general https://github.com/szymonmaszke/torchdata

Хочешь стать разработчиком игр, но никогда не писал код? Не страшно, ведь в Unreal Engine 4 большую часть программной логики можно сделать в визуальном редакторе. Ссылка на бесплатный интенсив: 👉 https://clc.to/ms9EhA Ты научишься: ✔️ использованию интерфейса редактора UE4; ✔️ базовому программированию игровой логики с помощью Blueprints; ✔️ работе с примитивами игровой графики. Что тебя ждет кроме знаний? Призы! Подарочный сертификат на посещение VR-квеста и грант для обучения в Skillbox на 30 000 рублей.