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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 291 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 292 747 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

21 817

Visitas de la publicación

~ 15 97724 horas

~ 17 79548 horas

7.45%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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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/

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Practical Deep Learning for Coders 2019 https://www.fast.ai/2019/01/24/course-v3/

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Fitting a Neural Network Using Randomized Optimization in Python https://medium.com/@gkhayes/fitting-a-neural-network-using-randomized-optimization-in-python-71595de4ad2d

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https://habr.com/ru/post/432444/

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https://www.youtube.com/watch?v=1ct_P3IZow0

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Summarized 14 NLP Research Breakthroughs You Can Apply To Your Business https://www.topbots.com/most-important-ai-nlp-research

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Reading Minds with Deep Learning https://blog.floydhub.com/reading-minds-with-deep-learning/

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Bayesian Neural Network Series Post 1: Need for Bayesian Neural Networks https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-1-need-for-bayesian-networks-e209e66b70b2 Post 2: Background Knowledge https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-2-background-knowledge-fdec6ac62d43

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Хотите освоить машинное обучение и нейронные сети? Стремитесь к перспективной карьере Data Scientist’а? Машинное обучение необходимо в рабочих задачах? SkillFactory открывают набор на онлайн-курс "Практический Machine Learning" → https://goo.gl/n5KWHJ. На курсе делают упор на практику и только потом переходят к теории. Под руководством data scientist’а с опытом работы в международной корпорации вы на практике освоите все современные методы машинного обучения и научитесь работать с нейронными сетями. Для обучения на курсе вам не нужно никаких дополнительных знаний, включая обширные познания в программировании. Вы сможете уверенно использовать методы машинного обучения через 11 недель!

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How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-62acf5b143d0

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Understanding data https://towardsdatascience.com/what-is-data-8f94ae3a56b4

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Understanding Convolutional Neural Networks through Visualizations in PyTorch Explanation of how #CNN works Link: https://towardsdatascience.com/understanding-convolutional-neural-networks-through-visualizations-in-pytorch-b5444de08b91 #PyTorch #nn #DL

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Soft Actor-Critic: Deep Reinforcement Learning for Robotics https://ai.googleblog.com/2019/01/soft-actor-critic-deep-reinforcement.html

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https://habr.com/ru/post/436628/

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Auto-DeepLab: Fei-Fei Li & Alan Yuille on Semantic Image Segmentation https://medium.com/syncedreview/auto-deeplab-fei-fei-li-alan-yuille-on-semantic-image-segmentation-f2f2ab9795d5

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“Interesting” Projections — Where PCA Fails. https://towardsdatascience.com/interesting-projections-where-pca-fails-fe64ddca73e6

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https://habr.com/ru/post/436088/

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Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements https://towardsdatascience.com/aifortrading-2edd6fac689d

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Deep Reinforcement Learning Algorithms with PyTorch https://github.com/p-christ/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch

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Padam: Closing the Generalization gap of adaptive gradient methods in training deep neural networks https://github.com/yashkant/Padam-Tensorflow