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

Red:Machinelearning Rusia1 275 Tecnologías y Aplicaciones332...

📈 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 294 258 suscriptores, ocupando la posición 332 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 275 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 294 258 suscriptores.

Según los últimos datos del 29 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 445, y en las últimas 24 horas de -277, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.73%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.47% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 22 736 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 089 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 175.
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 30 junio, 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.

294 258

Suscriptores

-27724 horas

-1 6347 días

-6 44530 días

22 736

Visitas de la publicación

~ 16 08924 horas

~ 18 01248 horas

7.73%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

294 258

16 февраля приглашаем на онлайн-трансляцию Avito Analytics meetup #9. Аналитики из Авито, VK и EXPF поделятся опытом оценки пользовательского контента и построения репутационной системы, расскажут, как отчёты по метрикам позволяют видеть ущерб сразу в денежном эквиваленте и зачем применять методы сокращения дисперсии. Зарегистрируйтесь, чтобы получить напоминание о трансляции. Реклама. ООО «Авито Тех». LdtCKaTeL

294 258

❓Хотите стать специалистом по компьютерному зрению? Сделайте первые шаги на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение». 🔥9 февраля в 20:00 мск пройдет открытый урок «Kornia — убийца OpenCV?». На занятии мы обсудим дифференцируемую библиотеку Computer Vision — Kornia. Вы узнаете: - Почему Kornia применяется в обучении нейронных сетей и PyTorch, а OpenCV — нет - За счет чего Kornia работает в разы быстрее, чем OpenCV - Какие продвинутые функции потерь и алгоритмы для моделей CV предоставляет Kornia - Как написать алгоритм, которые автоматически сшивает несколько фотографий в панорамный снимок - Почему Kornia — это лучший инструмент для задач, связанных с геометрией изображений 🧑‍💻 Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/VJV2/

294 258

Только до конца месяца дарим 3 курса по IT за 0 рублей вместо 23 500! У тебя всегда 💡 много возможностей. Брать их или нет - решать тебе. Забирать свой пак можно тут 👌

294 258

🤖 Погружаемся с нуля в Data Science — перспективную и крайне востребованность область. В преддверии запуска специализации «Machine Learning» приглашаем вас на бесплатный урок онлайн-курса. 👉 Тема урока: Легкий старт в Data Science. На занятии мы разберем основы Машинного Обучения и поговорим о такой востребованной области, как Data Science. 📌 В результате занятия вы: — Изучите основные подходы и принципы методов машинного обучения. — Примените знания на практике — обучите свою первую ML-модель для решения задачи классификации. 👉 Не упустите шанс сделать первый шаг в Data Science! Для участия зарегистрируйтесь https://otus.pw/THXE/

294 258

Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: • Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе. • Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании. • Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков. • Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли. • Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах. • Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы. Запишитесь на бесплатную консультацию. Кураторы определят ваш уровень языка и расскажут подробнее про обучение.

294 258

Как не забывать теорию Deep Learning и учить новое? Можно подписаться на канал DeepSchool. В нем вы найдете - короткие посты с теорией; - разборы статей; - советы по обучению сетей; - вопросы с собеседований; - и обзоры фреймворков. Вот примеры полезных постов: 1. Обзор ключевых идей MobileNet — что делает эту архитектуру столь эффективной 2. Инструкция : как ускорить разметку изображений при помощи CVAT и FiftyOne 3. Что такое attention 4. Об асинхронности вычислений на GPU 5. Вопрос с собеседования на дообучение сегментационной модели Подписывайтесь, чтобы не забывать теорию Deep Learning и учить новое :)

294 258

Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые технологии, а кто недостаточно заботится о сотрудниках. Опрос займёт не больше 5 минут, среди участников будет разыгран iPhone 14 Pro Max (всё честно, правда разыграем, правила тут). 👉Пройти опрос