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📈 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 292 388 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 290 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 388 suscriptores.

Según los últimos datos del 08 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 274, y en las últimas 24 horas de -221, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.46%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.47% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 812 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 003 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:
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Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 09 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.

292 388
Suscriptores
-22124 horas
-1 3547 días
-6 27430 días
Archivo de publicaciones

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

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

The Hundred-Page Machine Learning Book http://themlbook.com/wiki/doku.php

Reinforcement Learning Tutorial | Reinforcement Learning Example Using Python https://www.youtube.com/watch?v=LzaWrmKL1Z4

University of California, Berkeley full course 2018 This course will introduce the basic ideas and techniques underlying the design of intelligent computer systems. A specific emphasis will be on the statistical and decision-theoretic modeling paradigm. By the end of this course, you will have built autonomous agents that efficiently make decisions in fully informed, partially observable and adversarial settings https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/

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

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Reinforcement learning without gradients: evolving agents using Genetic Algorithms https://towardsdatascience.com/reinforcement-learning-without-gradients-evolving-agents-using-genetic-algorithms-8685817d84f

Python Anaconda for Deep Learning, Keras and Tensorflow (Module 1, Part 3) https://www.youtube.com/watch?v=uOMhboAnVNk

Top 10 IPython Notebook Tutorials for Data Science and Machine Learning List mostly for beginners. Link: https://www.kdnuggets.com/2016/04/top-10-ipython-nb-tutorials.html #novice #beginner #ipython #jupyter

Creating voice assistant for games (tutorial for FIFA) Play games with voice commands using a Deep Learning powered wake-word detection engine https://towardsdatascience.com/creating-voice-assistant-for-games-tutorial-for-fifa-71cfbe428bd1

Impact of Dataset Size on Deep Learning Model Skill And Performance Estimates https://machinelearningmastery.com/impact-of-dataset-size-on-deep-learning-model-skill-and-performance-estimates/

How to Develop a Stacking Ensemble for Deep Learning Neural Networks in Python With Keras https://machinelearningmastery.com/stacking-ensemble-for-deep-learning-neural-networks/

Explained: A Style-Based Generator Architecture for GANs - Generating and Tuning Realistic Artificial Faces https://towardsdatascience.com/explained-a-style-based-generator-architecture-for-gans-generating-and-tuning-realistic-6cb2be0f431