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 292 839 subscribers, ranking 328 in the Technologies & Applications category and 1 282 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 292 839 subscribers.

According to the latest data from 06 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 314 over the last 30 days and by -187 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.37%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.45% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 21 579 views. Within the first day, a publication typically gains 15 979 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 159.
  • 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 07 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.

292 839
Subscribers
-18724 hours
-1 3257 days
-6 31430 days
Posts Archive
Automating Optimization of Quantized Deep Learning Models on CUDA https://tvm.ai/2019/04/29/opt-cuda-quantized.html

Создаем с нуля собственную нейронную сеть на Python https://habr.com/ru/company/mailru/blog/449416/

Announcing the 6th Fine-Grained Visual Categorization Workshop http://ai.googleblog.com/2019/04/announcing-6th-fine-grained-visual.html

A Gentle Introduction to 1×1 Convolutions to Reduce the Complexity of Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/introduction-to-1x1-convolutions-to-reduce-the-complexity-of-convolutional-neural-networks/

A pytorch-toolbelt is a Python library with a set of bells and whistles for PyTorch for fast R&D prototyping and Kaggle farming https://github.com/BloodAxe/pytorch-toolbelt

How to Implement VGG, Inception and ResNet Modules for Convolutional Neural Networks from Scratch https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-major-architecture-innovations-for-convolutional-neural-networks/

fast.ai Embracing Swift for Deep Learning https://www.fast.ai/2019/03/06/fastai-swift/

MuseNet deep neural network that can generate 4-minute musical compositions with 10 different instruments https://openai.com/blog/musenet/

Evaluating the Unsupervised Learning of Disentangled Representations http://ai.googleblog.com/2019/04/evaluating-unsupervised-learning-of.html

Увеличение видео 1080P до 4К, или Как я научился не волноваться и полюбил апскейл с помощью нейросетей https://habr.com/ru/post/446032/

10 Practical Tips for the Successful Adoption of Your Machine Learning Products https://medium.com/omdena/10-practical-tips-for-the-successful-adoption-of-your-machine-learning-products-e68dd1b486c8

SpecAugment: A New Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition http://ai.googleblog.com/2019/04/specaugment-new-data-augmentation.html

Сделайте своё резюме привлекательным для крупных Data Science-based компаний! Пройдите обучение на курсе "Математика и статистика для Data Science" и получите возможность уверенно решать нетиповые задачи и создавать собственные архитектуры. В SkillFactory о математике и статистике расскажут понятно и доходчиво. Вы узнаете как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Забронируйте место на курсе сегодня и получите скидку 20% → https://clck.ru/FhZeK

A Gentle Introduction to Pooling Layers for Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/pooling-layers-for-convolutional-neural-networks/

​​Почему при покупках в интернет-магазинах мы выбираем не то, что купили бы офлайн? Отчего в итоге многие товары приходится возвращать и как магазины могут с этим бороться? Как ответить на эти вопросы при помощи различных методов анализа больших данных 24 апреля расскажет Дарья Дзябура (PhD Массачусетского технологического института, MIT), профессор Российской экономической школы – вуза №1 по версии Forbes. Открытая лекция «Маркетинг: количественные исследования в цифровую эпоху» пройдет на английском языке с синхронным переводом на русский. Когда: 24 апреля в 19:00 Где: Москва, Отель Марриотт Кортъярд, Вознесенский переулок, 7 Регистрация по ссылке: http://bit.ly/2UniOcI