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 292 747 subscribers, ranking 328 in the Technologies & Applications category and 1 291 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 292 747 subscribers.

According to the latest data from 07 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 317 over the last 30 days and by -209 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.45%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.46% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 21 817 views. Within the first day, a publication typically gains 15 977 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 160.
  • 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 08 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.

292 747
Subscribers
-20924 hours
-1 3687 days
-6 31730 days
Posts Archive
DeepMind: This Card Game Is the Next Frontier for AI Research https://www.youtube.com/watch?v=cD-eXjf854Q

Тех, кто предпочитает особые игры разума и знает азы Python, 19 марта ждут в 20-00 (мск) на онлайн-трансляции Дня открытых дверей углубленного курса «Data Scientist»: https://otus.pw/isyM/ Пока есть время – готовьте вопросы преподавателю курса, Александру Никитину, и пройдите вступительный тест на курс: https://otus.pw/IRyN/ На вебинаре: • Будет знакомство с преподавателем и разговор о программе курса и ее наполнении; • Ответят на все интересующие вопросы про формат обучения, домашки и выпускной проект – готовьте вопросы! • Расскажут об условиях трудоустройства для выпускников (уже больше 20 известных компаний ждут на собеседование успешных выпускников). Приходите за подробностями! P.S. А если вы решите все-таки остаться обычным супер разработчиком Python, то по 20 марта включительно – особая цена для сдавших тест в группу продвинутого онлайн-курса «Разработчик Python» https://otus.pw/mCFu/

A Gentle Introduction to Computer Vision https://machinelearningmastery.com/what-is-computer-vision/

Robotic Control with Graph Networks Exploiting relational inductive bias to improve generalization and control https://towardsdatascience.com/robotic-control-with-graph-networks-f1b8d22b8c86

Book Computer Vision: Models, Learning, and Inference

Уже 5-й год Newprolab обучает специалистов в сфере big data. Здесь специалист любого уровня найдет для себя курс, соответствующий его уровню знаний и профессиональным потребностям. И ведь не секрет, что специалисты в области больших данных уже обгоняют программистов по уровню заработной платы! Какие программы предлагает Newprolab? «Специалист по большим данным» — старт 26 марта «Data engineer» — старт 20 мая «Анализ данных на Scala» — старт 19 марта «Цифровизация бизнеса» — старт 20 марта «Deep learning» — дату запуска уточняйте На всех программах участники работают над лабами и проектами с реальными задачами из различных сфер бизнеса, получают практические навыки и все полученные знания сразу применяют в тестовых проектах. ❗Они хорошо заморочились на тему того, как добиться, чтобы участник с высокой вероятностью дошел до конца и получил все необходимые навыки для того, чтобы приносить пользу бизнесу: - реальные кластеры и задачи из индустрии - чекеры, которые проверяют правильность выполнения лаб и дают быстро фидбек - практики из индустрии, умеющие объяснять сложные вещи простым языком - методология обучения, удерживающая правильный баланс между самостоятельностью и поддержкой ❓ Что еще дает прохождение программы, кроме практических навыков? Методология построена таким образом, что человек на программе проходит путь героя: участник приобретает уверенность в том, что любая задача по плечу и он сможет справиться с чем угодно. Для работодателей этот soft skill очень важен. 🎉 Скидка 15% для читателей канала: Информация и регистрация: http://gaurl.ru/OGpKmE

Harnessing Organizational Knowledge for Machine Learning http://ai.googleblog.com/2019/03/harnessing-organizational-knowledge-for.html

The Latest Machine Learning Trends From MIT Professors and Researchers https://hackernoon.com/the-latest-machine-learning-trends-from-mit-professors-and-researchers-cdda345dd207

Exploring Univariate Data Using Super Hero data to get started with univariate EDA in Python https://towardsdatascience.com/exploring-univariate-data-e7e2dc8fde80

Демистифицируем свёрточные нейросети https://habr.com/ru/company/nixsolutions/blog/443236/

The Best of AI: New Articles Published This Month (February 2019) 10 data articles handpicked by the Sicara team, just for you https://blog.sicara.com/02-2019-best-ai-new-articles-this-month-cca9faaf867e

How to Develop and Demonstrate Competence With Deep Learning for Computer Vision https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-and-demonstrate-competence-with-deep-learning-for-computer-vision/

NLP Learning Series: Part 3 - Attention, CNN and what not for Text Classification https://mlwhiz.com/blog/2019/03/09/deeplearning_architectures_text_classification/