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📈 Análisis del canal de Telegram Machinelearning

El canal Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 292 964 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 278 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 964 suscriptores.

Según los últimos datos del 06 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 314, y en las últimas 24 horas de -187, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.37%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.45% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 579 visualizaciones. En el primer día suele acumular 15 979 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 159.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como openai, claude, api, gemini, контекст.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
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

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 07 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

292 964
Suscriptores
-18724 horas
-1 3257 días
-6 31430 días
Archivo de publicaciones
Disentangling Disentanglement in Variational Autoencoders Article.: http://proceedings.mlr.press/v97/mathieu19a.html

Hierarchical Representation in Neural Language Models: Suppression and Recovery of Expectations https://arxiv.org/abs/1906.04068

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Deep Learning Frameworks 2019 | Which Deep Learning Framework To Use | Deep Learning https://www.youtube.com/watch?v=6ryPbOfz03U

One-Shot Learning with Siamese Networks, Contrastive Loss, and Triplet Loss for Face Recognition https://machinelearningmastery.com/one-shot-learning-with-siamese-networks-contrastive-and-triplet-loss-for-face-recognition/

Functional Adversarial Attacks Article: https://arxiv.org/abs/1906.00001

Отличаем символы от мусора: как построить устойчивые нейросетевые модели в задачах OCR https://habr.com/ru/company/abbyy/blog/449524/

Welcome to TensorWatch TensorWatch is a debugging and visualization tool designed for deep learning and reinforcement learning from Microsoft Research. It works in Jupyter Notebook to show real-time visualizations of your machine learning training and perform several other key visualizations of your models and data. https://github.com/microsoft/tensorwatch/

Free COURSE. CS Deep Reinforcement Learning UC Berkeley Video Lectures: https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIxJM.. Lecture Material: http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

Introducing TensorNetwork, an Open Source Library for Efficient Tensor Calculations http://ai.googleblog.com/2019/06/introducing-tensornetwork-open-source.html

DeepMind Made a Math Test For Neural Networks https://www.youtube.com/watch?v=f9z1I_81_Q4