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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 278 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 292 964 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

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

292 878

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

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Learning Perceptually-Aligned Representations via Adversarial Robustness Article: https://arxiv.org/abs/1906.00945 Github: https://github.com/MadryLab/robust_representations

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How to Perform Face Detection with Deep Learning in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-face-detection-with-classical-and-deep-learning-methods-in-python-with-keras/

292 878

How Computers SeeIntroduction to Convolutional Neural Networks

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Integrating TVM into PyTorch https://tvm.ai/2019/05/30/pytorch-frontend

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InstaNAS: Instance-aware Neural Architecture Search https://hubert0527.github.io/InstaNAS/

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A Gentle Introduction to Deep Learning for Face Recognition https://machinelearningmastery.com/introduction-to-deep-learning-for-face-recognition/

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Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization Link: https://arxiv.org/abs/1905.09788

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EfficientNets EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks link: https://arxiv.org/abs/1905.11946.

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How to Train an Object Detection Model to Find Kangaroos in Photographs (R-CNN with Keras) https://machinelearningmastery.com/how-to-train-an-object-detection-model-with-keras/

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SimpleSelfAttention The purpose of this repository is two-fold: -demonstrate improvements brought by the use of a self-attention layer in an image -classification model. introduce a new layer which I call SimpleSelfAttention https://github.com/sdoria/SimpleSelfAttention

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AlphaFold: Использование ИИ для научных открытий https://habr.com/ru/company/otus/blog/453848/

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Arbitrary Style Transfer with Style-Attentional Networks https://dypark86.github.io/SANET/

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Augmented Neural ODEs Github: https://github.com/EmilienDupont/augmented-neural-odes Article: https://arxiv.org/abs/1904.01681

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Unsupervised Learning with Graph Neural Networks video: http://www.ipam.ucla.edu/programs/workshops/workshop-iv-deep-geometric-learning-of-big-data-and-applications/?tab=schedule guide: http://helper.ipam.ucla.edu/publications/glws4/glws4_15546.pdf

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How to Perform Object Detection With YOLOv3 in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-object-detection-with-yolov3-in-keras/

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How degenerate is the parametrization of neural networks with the ReLU activation function? https://arxiv.org/abs/1905.09803

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illustrated Artificial Intelligence cheatsheets covering the content of the CS 221 class Link: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/ Reflex-based models with Machine Learning: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/cheatsheet-reflex-models

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COBRA: Data-Efficient Model-Based RL through Unsupervised Object Discovery and Curiosity-Driven Exploration https://arxiv.org/abs/1905.09275

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Torchvision 0.3: segmentation, detection models, new datasets https://pytorch.org/blog/torchvision03/