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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 292 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 292 329 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 292 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 329 suscriptores.

Según los últimos datos del 09 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 200, y en las últimas 24 horas de -193, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.33%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.53% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 439 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 173 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 154.
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 10 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.

292 329

Suscriptores

-19324 horas

-1 2987 días

-6 20030 días

21 439

Visitas de la publicación

~ 16 17324 horas

~ 17 79848 horas

7.33%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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Introducing the Unrestricted Adversarial Examples Challenge https://ai.googleblog.com/2018/09/introducing-unrestricted-adversarial.html

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GMM-UBM и алгоритма MAP adaptation https://habr.com/post/420515/

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Highlights from the European Conference on Computer Vision 2018 https://blog.alookanalytics.com/2018/09/12/highlights-from-the-european-conference-on-computer-vision-2018/

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Healthcare Dataset with #PySpark Back to some #BigData stuff: article about quick-and-dirty development of prediction algorithm using #Spark engine. Link: https://towardsdatascience.com/healthcare-dataset-with-spark-6bf48019892b

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Simple introduction to the ALU for neural networks: explanation, physical meaning and implementation https://habr.com/post/422777/

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Lite Intro into Reinforcement Learning https://towardsdatascience.com/lite-intro-into-reinforcement-learning-857ca5c924d9?gi=692d05ca6c3d

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Conceptual Captions: A New Dataset and Challenge for Image Captioning https://ai.googleblog.com/2018/09/conceptual-captions-new-dataset-and.html

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Analysis of the tonality of texts using convolutional neural networks https://habr.com/company/mailru/blog/417767/

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Google launches new search engine to help scientists find the datasets they need https://www.theverge.com/2018/9/5/17822562/google-dataset-search-service-scholar-scientific-journal-open-data-access

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Intel AI Interview Questions — Acing the AI Interview https://medium.com/acing-ai/intel-ai-interview-questions-acing-the-ai-interview-d4a62dbb593c

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11-485/785 Introduction to Deep Learning Fall 2018 http://deeplearning.cs.cmu.edu/

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Глагол «грокать», придуманный фантастом Робертом Хайнлайном более полувека назад, означает знать и понимать что‑либо так, что это стало частью тебя, частью твоей жизни. Разница между «грокать» и просто «знать» — как между владением родным языком и хорошо изученным иностранным. Рекомендуем отличный канал — @Groks о технологиях и аналитике. Там вы найдете отчёты, данные, графики, новости, подборки статей на русском и английском, и авторское описание последних событий по заданной теме. В общем, @Groks — канал для диджитал гроккеров, для тех, кто не смотрит на мир диджитал со стороны, а живёт в нём.

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How and When to Use a Calibrated Classification Model with scikit-learn https://machinelearningmastery.com/calibrated-classification-model-in-scikit-learn/

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Neural nets in Android, Google ML Kit https://habr.com/post/422041/

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Introducing a New Framework for Flexible and Reproducible Reinforcement Learning Research https://ai.googleblog.com/2018/08/introducing-new-framework-for-flexible.html

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A Style-Aware Content Loss for Real-time HD Style Transfer Source code for the ECCV18 paper: https://github.com/CompVis/adaptive-style-transfer

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What are the experts in data analysis really doing? Conclusions from 35 interviews https://habr.com/company/wirex/blog/421845/

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How and When to Use ROC Curves and Precision-Recall Curves for Classification in Python https://machinelearningmastery.com/roc-curves-and-precision-recall-curves-for-classification-in-python/

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The neural network was trained to recognize depression by an arbitrary human speech without context https://habr.com/post/421775/

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HyperparameterHunter Easy hyperparameter optimization and automatic result saving across machine learning algorithms and libraries https://github.com/HunterMcGushion/hyperparameter_hunter