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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 283 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 293 306 suscriptores, ocupando la posición 326 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 283 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 293 306 suscriptores.

Según los últimos datos del 03 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 469, y en las últimas 24 horas de -218, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.32%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.77% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 487 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 937 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 169.
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 04 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.

293 306

Suscriptores

-21824 horas

-1 5287 días

-6 46930 días

21 487

Visitas de la publicación

~ 16 93724 horas

~ 18 77448 horas

7.32%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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How to Transform Target Variables for Regression With Scikit-Learn https://machinelearningmastery.com/how-to-transform-target-variables-for-regression-with-scikit-learn/

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BMW shares AI algorithms used in production, available on GitHub https://www.bmwblog.com/2019/12/13/bmw-shares-ai-algorithms-used-in-production-available-on-github/ Github : https://github.com/BMW-InnovationLab

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Quality-Diversity optimisation algorithms https://quality-diversity.github.io/ Code: https://gitlab.com/leo.cazenille/qdpy

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Develop Smaller Speech Recognition Models with NVIDIA’s NeMo Framework https://devblogs.nvidia.com/develop-smaller-speech-recognition-models-with-nvidias-nemo-framework/ Github: https://github.com/NVIDIA/NeMo https://ngc.nvidia.com/catalog/models/nvidia:quartznet15x5

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Tune Hyperparameters for Classification Machine Learning Algorithms https://machinelearningmastery.com/hyperparameters-for-classification-machine-learning-algorithms/

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Model-Based Reinforcement Learning: Theory and Practice https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/12/mbpo/

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Хочешь разобраться, кто такой Data Scientist? Узнать, что такое машинное обучение? Добро пожаловать на курс «Профессия Data Scientist!». Пройдя его, ты получишь востребованную работу, с интересными задачами, да и зарплата неплохая. 👉 Все подробности по ссылке: https://clc.to/5c37tA Что ты получишь: 📌 целых 300 часов онлайн-обучения; 📌 2 специальности в одной программе; 📌 реальные задачи и много практики; 📌 гарантированное трудоустройство после прохождения курса. Учись 6 месяцев бесплатно! Первый платеж соверши аж через полгода. Для всех студентов подарок — 2 месяца английского языка бесплатно! 🎁 В новый год с новыми знаниями! Skillbox дарит огромную скидку 50% в декабре!

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Fairness Indicators: Scalable Infrastructure for Fair ML Systems http://ai.googleblog.com/2019/12/fairness-indicators-scalable.html Github: https://github.com/tensorflow/fairness-indicators Blog: https://blog.tensorflow.org/2019/12/fairness-indicators-fair-ML-systems.html

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KingSoft WPS: document image dewarping based on TensorFlow https://blog.tensorflow.org/2019/12/kingsoft-wps-document-image-dewarping.html

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A practical approach to machine learning https://github.com/practicalAI/practicalAI

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NeurIPS 2019 Neural Information Processing Systems (NeurIPS) https://slideslive.com/neurips

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Develop an Intuition for Bayes Theorem With Worked Examples https://machinelearningmastery.com/intuition-for-bayes-theorem-with-worked-examples/

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PyTorch adds new tools and libraries, welcomes https://pytorch.org/blog/pytorch-adds-new-tools-and-libraries-welcomes-preferred-networks-to-its-community/ NeurIPS 2019 Expo Workshop https://nips.cc/ExpoConferences/2019/schedule?workshop_id=16 PyTorch Elastic : https://github.com/pytorch/elastic @ai_machinelearning_big_data

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Свежая подборка из мира новостей по искусственному интеллекту, Big Data и машинному обучению. Переходи по ссылке и будь в курсе всего, что происходит в России и мире. Не оставайся в стороне от историй, за которыми будущее. https://t.me/bolshiedannye

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A new framework for large-scale training of state-of-the-art visual classification models https://ai.facebook.com/blog/a-new-framework-for-large-scale-training-of-state-of-the-art-visual-classification-models/ Github: https://github.com/facebookresearch/ClassyVision Multi-modal Research to Production with PyTorch and Facebook https://nips.cc/ExpoConferences/2019/schedule?workshop_id=16 https://classyvision.ai/

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Understanding Transfer Learning for Medical Imaging https://ai.googleblog.com/2019/12/understanding-transfer-learning-for.html Article: https://arxiv.org/abs/1902.07208

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Deep Double Descent https://openai.com/blog/deep-double-descent/ Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt https://arxiv.org/abs/1912.02292

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Netflix open-sources its Python Framework ‘Metaflow’ for building and managing data science projects https://www.marktechpost.com/2019/12/04/netflix-open-sources-its-python-framework-metaflow-for-building-and-managing-data-science-projects/ Github: https://github.com/Netflix/metaflow Documentation: https://docs.metaflow.org/

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Training multi-agent AI systems to solve complex tasks through cooperation https://ai.facebook.com/blog/using-multi-agent-reinforcement-learning-to-improve-collaboration/ full paper: https://arxiv.org/abs/1910.08809 code: https://github.com/TorchCraft/TorchCraftAI/tree/targeting

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Python for Scientists @ai_machinelearning_big_data