es
Feedback
Machinelearning

Machinelearning

Ir al canal en 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

Mostrar más

📈 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 292 747 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 291 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 747 suscriptores.

Según los últimos datos del 07 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 317, y en las últimas 24 horas de -209, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.45%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.46% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 817 visualizaciones. En el primer día suele acumular 15 977 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 160.
  • 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 08 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.

292 747
Suscriptores
-20924 horas
-1 3687 días
-6 31730 días
Archivo de publicaciones
How to Improve Performance With Transfer Learning for Deep Learning Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-improve-performance-with-transfer-learning-for-deep-learning-neural-networks/

Intuitive Deep Learning Part 1a: Introduction to Neural Networks What is Deep Learning? A very gentle and intuitive introduction to Neural Networks and how they work! https://towardsdatascience.com/intuitive-deep-learning-part-1a-introduction-to-neural-networks-aaeb3a1500df

The Best of AI: New Articles Published This Month (January 2019) 10 data articles handpicked by the Sicara team, just for you https://blog.sicara.com/01-2019-best-ai-new-articles-this-month-8e2113fbd17b

The Quick Python Book 2018

Designing non-linear navigation for machine learning and topic modeling experiences https://uxdesign.cc/designing-non-linear-navigation-for-machine-learning-and-topic-modeling-experiences-4ee969875ebe

Improving Evolutionary Strategies with Generative Neural Networks https://arxiv.org/abs/1901.11271

Искусственные нейронные сети выращивают навигационные клетки как в мозге https://habr.com/ru/post/438526/

Predicting Kickstarter Campaign Success with Gradient Boosted Decision Trees: A Machine Learning Classification Problem https://medium.com/@rileypredum/predicting-kickstarter-campaign-success-with-gradient-boosted-decision-trees-a-machine-learning-23077436c5f7

Browse state-of-the-art 509 leaderboards • 963 tasks • 700 datasets • 8598 papers with code https://paperswithcode.com/sota

Interactive Controls in Jupyter Notebooks How to use interactive IPython widgets to enhance data exploration and analysis https://towardsdatascience.com/interactive-controls-for-jupyter-notebooks-f5c94829aee6

Machine Learning with TensorFlow

How to build an image classifier with greater than 97% accuracy https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-the-best-image-classifier-3c72010b3d55

Google Researchers Have a New Alternative to Traditional Neural Networks Say hello to the capsule network. https://www.technologyreview.com/the-download/609297/google-researchers-have-a-new-alternative-to-traditional-neural-networks/