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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

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How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

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The Startups Disrupting Retail at The New Retail Conference by Sistema_VC Face recognition for retail, AI-driven windows and stocks, personalised offer for each customer in the store as if they were shopping online. Register to know how all these functions in the modern shops. Among speakers there are founders of successful startups from USA, Israel, UK. Place: Moscow, Tablica co-working, Novoslobodskaya 16. Date: April 3rd, 6 pm Register free: https://goo.gl/2zc5Nw

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BMSG-GAN https://github.com/akanimax/BMSG-GAN

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Unifying Physics and Deep Learning with TossingBot http://ai.googleblog.com/2019/03/unifying-physics-and-deep-learning-with.html

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How to Evaluate Pixel Scaling Methods for Image Classification With Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-evaluate-pixel-scaling-methods-for-image-classification/

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Variational inference for Bayesian neural networks https://krasserm.github.io/2019/03/14/bayesian-neural-networks/

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Simulated Policy Learning in Video Models http://ai.googleblog.com/2019/03/simulated-policy-learning-in-video.html

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Deep Learning Explainability: Hints from Physics https://towardsdatascience.com/deep-learning-explainability-hints-from-physics-2f316dc07727

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Machine Learning Mind Map https://www.thelearningmachine.ai/ml

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Deep Learning Examples https://developer.nvidia.com/deep-learning-examples

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6.883 Science of Deep Learning: Bridging Theory and Practice -- Spring 2018 https://people.csail.mit.edu/madry/6.883/

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Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 1 - Class Introduction and Logistics https://www.youtube.com/watch?v=PySo_6S4ZAg

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MIT 6.S191: Visualization for Machine Learning (Google Brain) https://www.youtube.com/watch?v=ulLx2iPTIcs

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Программа математики давно пройдена, но пробелы в знаниях все еще тормозят проф.рост? Пройдите обучение на курсе "Математика и статистика для Data Science" и получите возможность уверенно решать нетиповые задачи. Во время обучения вы на примере увидите, как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Забронируйте место на курсе сегодня и получите скидку 20% на обучение → http://bit.ly/2HF8ES0

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How to Load and Manipulate Images for Deep Learning in Python With PIL/Pillow https://machinelearningmastery.com/how-to-load-and-manipulate-images-for-deep-learning-in-python-with-pil-pillow/

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8 Excellent Pretrained Models to get you Started with Natural Language Processing (NLP) https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/pretrained-models-get-started-nlp/

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Adaptive - and Cyclical Learning Rates using PyTorch The Learning Rate (LR) is one of the key parameters to tune. Using PyTorch, we’ll check how the common ones hold up against CLR! https://medium.com/@thomas_dehaene/adaptive-and-cyclical-learning-rates-using-pytorch-2bf904d18dee

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Stanford Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Course (Review) https://machinelearningmastery.com/stanford-convolutional-neural-networks-for-visual-recognition-course-review/

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Measuring the Limits of Data Parallel Training for Neural Networks http://ai.googleblog.com/2019/03/measuring-limits-of-data-parallel.html

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A Complete Exploratory Data Analysis and Visualization for Text Data https://towardsdatascience.com/a-complete-exploratory-data-analysis-and-visualization-for-text-data-29fb1b96fb6a