Machinelearning

Ir al canal en Telegram

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 276 Tecnologías y Aplicaciones326...

📈 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 293 260 suscriptores, ocupando la posición 326 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 276 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 293 260 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 366, y en las últimas 24 horas de -131, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.35%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.62% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 569 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 480 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 168.
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 05 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.

293 260

Suscriptores

-13124 horas

-1 4647 días

-6 36630 días

21 569

Visitas de la publicación

~ 16 48024 horas

~ 18 29048 horas

7.35%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

293 212

A mix of GAN implementations including progressive growing https://github.com/facebookresearch/pytorch_GAN_zoo

293 212

100+ Free Data Science Books https://www.learndatasci.com/free-data-science-books/

293 212

Прими участие в бесплатном интенсиве по Data Science и освой Machine Learning и Python с нуля. Ссылка для регистрации 👉 https://clc.to/M3G3Fw ✔️ Настроим рабочее окружение. ✔️ Проведем экспресс-введение в Python. ✔️ Построим модель от начала до конца. 🎁Лучшие участники получат грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

293 212

How to Develop an Intuition for Joint, Marginal, and Conditional Probability https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-joint-marginal-and-conditional-probability/

293 212

A Critical Analysis of Biased Parsers in Unsupervised Parsing https://arxiv.org/abs/1909.09428v1

293 212

DeepMind Measures 7 Capabilities Every AI Should Have video: https://www.youtube.com/watch?v=zrF5_O92ELQ 📝 The paper "Behaviour Suite for Reinforcement Learning" https://arxiv.org/abs/1908.03568 code https://github.com/deepmind/bsuite

293 212

PLMpapers https://github.com/thunlp/PLMpapers

293 212

An open-source python library built to empower developers to build applications and systems with self-contained Deep Learning and Computer Vision capabilities using simple and few lines of code. https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI

293 212

Accessible AutoML for deep learning https://github.com/keras-team/autokeras

293 212

Уже 30 сентября начинается обучение на "Deep Learning и нейронные сети", комплексном курс по глубокому обучению на Python: https://clc.to/7KlVNw Программа подойдет для тех, кто хочет в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей. Вам подойдет этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем. Курс познакомит с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими. Партнер направления: NVIDIA Corporation Узнайте подробности: https://clc.to/7KlVNw

293 212

A Gentle Introduction to Joint, Marginal, and Conditional Probability https://machinelearningmastery.com/joint-marginal-and-conditional-probability-for-machine-learning/

293 212

Personal online machine learning and neural networks consultations from professionals from leading companies such as Yandex, dbrain, etc. Experts with real experience in the field of data science are ready to share their knowledge and help you: - start working with data - answer questions on meshing - with compilation of dataset - understand whether ML / DL will be used effectively for their tasks and with many other questions. https://bigxp.ru/categories/konsultacii_po_mashinnomu_obucheniyu_k13?utm_medium=tg

293 212

A Quantum Perceptron https://qml.entropicalabs.io/

293 212

The problem with metrics is a big problem for AI https://www.fast.ai/2019/09/24/metrics/

293 212

Using TensorFlow to predict product weight and dimensions https://medium.com/tensorflow/using-tensorflow-to-predict-product-weight-and-dimensions-8e6af3ab3466

293 212

Contributing Data to Deepfake Detection Research http://ai.googleblog.com/2019/09/contributing-data-to-deepfake-detection.html FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images https://github.com/ondyari/FaceForensics/ FaceForensics benchmark http://kaldir.vc.in.tum.de/faceforensics_benchmark/

293 212

Creating a Custom TFX Executor https://medium.com/tensorflow/creating-a-custom-tfx-executor-28edaa3604f6 The ExampleGen TFX Pipeline Component: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/guide/examplegen.md#custom-examplegen video: https://www.youtube.com/playlist?list=PLQY2H8rRoyvxR15n04JiW0ezF5HQRs_8F

293 212

Torchdata is PyTorch oriented library focused on data processing and input pipelines in general https://github.com/szymonmaszke/torchdata

293 212

Хочешь стать разработчиком игр, но никогда не писал код? Не страшно, ведь в Unreal Engine 4 большую часть программной логики можно сделать в визуальном редакторе. Ссылка на бесплатный интенсив: 👉 https://clc.to/ms9EhA Ты научишься: ✔️ использованию интерфейса редактора UE4; ✔️ базовому программированию игровой логики с помощью Blueprints; ✔️ работе с примитивами игровой графики. Что тебя ждет кроме знаний? Призы! Подарочный сертификат на посещение VR-квеста и грант для обучения в Skillbox на 30 000 рублей.

293 212

Continuous Probability Distributions for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/continuous-probability-distributions-for-machine-learning/