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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 292 388 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 290 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 388 suscriptores.

Según los últimos datos del 08 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 274, y en las últimas 24 horas de -221, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.46%. 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 21 812 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 003 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:
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Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 09 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.

292 388
Suscriptores
-22124 horas
-1 3547 días
-6 27430 días
Archivo de publicaciones
How to train an algorithm to successfully pass the "Sonic The Hedgehog" game? Sergey Kolesnikov together with his team took the 4th place out of 900+ in the Open AI contest, and now is telling how to reach it. https://medium.com/swlh/at-the-speed-of-reinforcement-learning-an-openai-contest-story-6ed34fe7a3bb

Необычные материалы в робототехнике. У каждого робота должен быть блестящий металлический зад, это знают все. Но в реальных роботах металла не так уж и много — с ним соседствуют пластики, композиты и силикон, а порой и совсем нестандартные субстанции: http://amp.gs/hCG8

@robotics_channel — канал о робототехнике, искусственном разуме и сферах их применения. Регулярные новости, статьи, вакансии,
@robotics_channel — канал о робототехнике, искусственном разуме и сферах их применения. Регулярные новости, статьи, вакансии, обучающие курсы и полезные ресурсы.

Brilliant post on #CS and #Software about strategy and psychology of Software Development, which is highly applicable to Data Science too. “Imaginary Problems Are the Root of Bad Software” https://medium.com/s/story/imaginary-problems-d4f2921bd1b8

Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements Use news analytics to predict stock price performance 1st place - $25,000 2nd place - $20,000 3rd place - $15,000 4th through 7th place - $10,000 each This is a two-stage competition consisting of a Submission period and a Scoring period. In the Submission period, entrants will train their models in Kaggle Kernels. During the Scoring period, models submitted at the end of the submission period will be evaluated against regularly updated news and market data. Start Date: 9/25/2018 Rules Acceptance/Team Merger Deadline: 1/2/2019 Submission Deadline: 1/8/2019 After this date, we will not be taking any more submissions. You can sit back and watch the leaderboard unfold. Remember to select your two best submissions to be rescored. In this competition we will not auto-select your two submissions. End Date: 7/15/2019 https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-news

Geoffrey Hinton: The Foundations of Deep Learning https://www.youtube.com/watch?v=zl99IZvW7rE

How to Develop 1D Convolutional Neural Network Models for Human Activity Recognition https://machinelearningmastery.com/cnn-models-for-human-activity-recognition-time-series-classification/

deep learning object detection A paper list of object detection using deep learning. https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection

Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/