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 292 188 subscribers, ranking 327 in the Technologies & Applications category and 1 296 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 292 188 subscribers.

According to the latest data from 10 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 123 over the last 30 days and by -119 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.19%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.53% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 21 001 views. Within the first day, a publication typically gains 16 166 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 157.
  • 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 11 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.

292 188
Subscribers
-11924 hours
-1 1997 days
-6 12330 days
Posts Archive
Автомобили Honda получат китайский искусственный интеллект Компания Honda объявила о партнёрстве с китайским стартапом SenseTime, который разработает для автомобилей японской марки искусственный интеллект, сообщает Tech Crunch. Соглашение между фирмами рассчитано на пять лет и включает в себя разработку методик распознавания объектов вокруг беспилотных машин, а также создание алгоритмов по поведению автопилота в различных дорожных ситуациях. Напомним, ранее сообщалось, что Honda в 2025 году намерена представить свой беспилотный автомобиль уровня Level 4 (автопилот роботизирован настолько, что все делает сам, но в автомобиле сохраняются основные органы управления автомобиля человеком). В 2020 году на рынок должна выйти Honda с технологиями автономного вождения уровня Level 3 (система контролирует езду по автомагистралям, но на дорогах с непредсказуемым движением водителю придется взять управление на себя). Источник: www.kommersant.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Modern #MachineLearning #Algorithms: Strengths & Weaknesses https://buff.ly/2vZ653J

ИИ помог найти природные аналоги лекарств против рака и старения Ученые британского Исследовательского фонда биогеронтологии, компаний Insilico Medicine и Life Extension при помощи методов глубокого обучения нашли натуральные миметики препаратов метформин и рапамицин, препятствующих старению и развитию рака. Согласно исследованиям, и метформин, лекарство против диабета 2-го типа, и иммунодепрессант рапамицин обладают значительным эффектом при лечении рака и старческих заболеваний, однако, оба они оказывают значительные побочные эффекты и продаются только по рецепту, что осложняет их использование в качестве препаратов, продлевающих жизнь. Обратившись к помощи нейронной сети, группа ученых проанализировала безопасность и генетическую схожесть свыше 800 натуральных веществ, которые могли бы повторить действие этих препаратов, но были бы лишены побочных эффектов. В результате было выявлено множество новых кандидатов на миметики метформина и рапамицина, о которых ранее не было известно. Важность этого исследования в том, что натуральные препараты не регулируются Управлением по санитарному контролю и другими ведомствами США и могут в будущем появиться на полках аптек в свободной продаже как пищевые добавки, замедляющие механизмы старения на молекулярном и клеточном уровне. Источник: hightech.fm #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Ученые перестали понимать, как работает ИИ Ученые и программисты перестали понимать, как именно принимает решения искусственный интеллект. Об этой проблеме заявили сразу несколько специалистов на главной ИИ-конференции — Neural Information Processing Systems, — прошедшей в Лонг-Бич (Калифорния), пишет Quartz. Эксперты, с которыми пообщались в Quartz, говорят, что нужно действовать, пока система не стала слишком сложной. «Мы не хотим принимать за должное решения ИИ, без понимания их логики, — говорит Джейсон Йосински из Uber. — Чтобы общество приняло модели машинного обучения, мы должны знать, как ИИ принимает решения». Проблема, которую многие эксперты называют «черной коробочкой», действительно серьезная. Предыдущий опыт показал, что ИИ имеет склонность принимать предвзятые решения и проводить аналогии там, где их не следовало бы проводить. Ошибка ИИ может обойтись очень дорого, например, во время таких операций, как космическая миссия на Марс. Аппараты находятся в 200 млн миль от Земли и стоят сотни миллионов долларов, говорит Кири Вагстафф ИИ-эксперт в Jet Propolusion Lab (NASA). Ученые к счастью, пытаются находить методы, позволяющие понять логику искусственного интеллекта. Так, исследователь из Google Мэтра Рагху представила доклад, в котором описывается процесс отслеживания действий отдельных «нейронов» нейросети. Анализируя миллионы операций, ей удалось понять, какие из искусственных «нейронов» концентрировались на неверных представлениях, и отключить их. Это доказывает, что перевод работы нейросетей в форму, доступную для понимания человека, — не такая уж невозможная задача. «Это похоже на то, как школьные учителя просят детей пересказать своими словами, что они поняли из объяснений учителя», — говорит Вагстафф. Источник: hightech.fm #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Искусственный интеллект учится читать эмоции Система, созданная российскими исследователями, уже способна распознавать некоторые эмоции человека. Нижегородские ученые работают над созданием нейросети — искусственного интеллекта (ИИ), который способен по речи определять эмоциональное состояние человека. Существенный прогресс в этом направлении уже достигнут — ИИ уже может распознавать состояние человека на 71%. Чтобы обучить нейросеть, исследователи применили аудиозаписи, а после звуки человеческого голоса преобразовали в объемные диаграммы зеленого и красного цветов. При этом красный цвет появлялся там, где наблюдались наиболее сильные эмоции, такие как злость или счастье, а зеленый — в состоянии страха или покоя. ИИ «прослушал» тысячу аудиофайлов, где были показаны восемь эмоциональных составляющих, таких как счастье, злость, нейтральные и спокойные эмоции, удивление, грусть, испуг и отвращение. Нейросеть на данный момент сумела распознать 71% чувств человека. Лучше всего ИИ понимает нейтральные и спокойные эмоции, а вот со счастьем и удивлением у него пока не ладится — первое он зачастую принимает за страх и печаль, а второе — за отвращение. Источник:http://www.eg.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python