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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 282 Tecnologías y Aplicaciones328...

📈 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 292 839 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 282 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 839 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.

292 839

Suscriptores

-18724 horas

-1 3257 días

-6 31430 días

21 579

Visitas de la publicación

~ 15 97924 horas

~ 17 85348 horas

7.37%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

292 759

Deep Reinforcement Learning with TensorFlow 2.0 http://inoryy.com/post/tensorflow2-deep-reinforcement-learning/

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A Visual Exploration of Gaussian Processes https://distill.pub/2019/visual-exploration-gaussian-processes/

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Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Winter 2019 | Lecture 19 – Bias in AI https://www.youtube.com/watch?v=XR8YSRcuVLE

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New Google Brain Optimizer Reduces BERT Pre-Training Time From Days to Minutes https://medium.com/syncedreview/new-google-brain-optimizer-reduces-bert-pre-training-time-from-days-to-minutes-b454e54eda1d

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A Gentle Introduction to Channels First and Channels Last Image Formats for Deep Learning https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-channels-first-and-channels-last-image-formats-for-deep-learning/

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Who Will Win the Game of Thrones? Data visualization tool, had a little fun visualizing the probability of each main character ending up on the Iron Throne, calculated using the latest odds published on the betting site Bovada. https://towardsdatascience.com/who-will-win-the-game-of-thrones-fbde8434c94b

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Build XGBoost / LightGBM models on large datasets — what are the possible solutions? https://towardsdatascience.com/build-xgboost-lightgbm-models-on-large-datasets-what-are-the-possible-solutions-bf882da2c27d

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Capturing Special Video Moments with Google Photos http://ai.googleblog.com/2019/04/capturing-special-video-moments-with.html

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Stanford CS230: Deep Learning lectures : https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb https://www.youtube.com/watch?v=PySo_6S4ZAg&list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb&index=2&t=44s

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Using Deep Learning to Improve Usability on Mobile Devices http://ai.googleblog.com/2019/04/using-deep-learning-to-improve.html

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Open-sourcing PyTorch-BigGraph for faster embeddings of extremely large graphs https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-pytorch-biggraph-for-faster-embeddings-of-extremely-large-graphs/ https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph

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Word2vec в картинках https://habr.com/ru/post/446530/

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Beautiful Gooey Simulations, Now 10 Times Faster https://www.youtube.com/watch?v=-jL2o_15s1E

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Protecting networks against adversial attacks https://medium.com/@lj94sm/protecting-networks-against-adversial-attacks-7fd3e2be15af

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How to Load, Convert, and Save Images With the Keras API https://machinelearningmastery.com/how-to-load-convert-and-save-images-with-the-keras-api/

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CS234: Reinforcement Learning Winter 2019 playlist : https://www.youtube.com/watch?v=FgzM3zpZ55o&list=PLoROMvodv4rOSOPzutgyCTapiGlY2Nd8u course: http://web.stanford.edu/class/cs234/index.html

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NeuroSAT: An AI That Learned Solving Logic Problems https://www.youtube.com/watch?v=luwP75lPExo

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Deep Learning and SAR Applications https://towardsdatascience.com/deep-learning-and-sar-applications-81ba1a319def

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From Attention in Transformers to Dynamic Routing in Capsule Nets https://staff.fnwi.uva.nl/s.abnar/?p=108

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Машинное обучение проникло во все сферы; теперь заказчики поголовно хотят использовать его возможности в своих проектах. Приходится срочно осваивать методы machine learning и обучение нейросетей, но самому разобраться в многообразии информации бывает сложно. Многие платные и бесплатные курсы страдают излишней академичностью и по месяцу рассказывают о теории, прежде чем перейти наконец к практике. В Skillfactory вместе с опытными data scientist’ами проводят курс “Практический Machine Learning” http://bit.ly/2GRmdyn , в котором студенты с первого занятия начинают обучать модели машинного обучения, от простого к более сложному, попутно разбираясь в теории. За 11 недель в интенсивном темпе участники решают все типовые задачи машинного обучения, осваивают методы оценки и оптимизации, участвуют в 2 соревнованиях на kaggle и знакомятся с основами нейросетей. Кстати, сегодня - последний день распродаж в Skillfactory, успейте забронировать место на курсе со скидкой 30%!