¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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
Mostrar más📈 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 292 964 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 278 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 964 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.
292 964
Suscriptores
-18724 horas
-1 3257 días
-6 31430 días
Archivo de publicaciones
292 964
How to Implement a Semi-Supervised GAN (SGAN) From Scratch in Keras
https://machinelearningmastery.com/semi-supervised-generative-adversarial-network/
292 964
Используйте силу machine learning для задач бизнеса + получайте бонусы на обучение летом!
У вас уже есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python? Повысьте компетенции и получите практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей!
В SkillFactory открыт новый набор на курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw разработанный при поддержке NVIDIA Corporation.
Проекты, над которыми вы будете работать, включают:
● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр;
● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов;
● разработку нейросетевого чат-бота;
● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN;
● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма.
Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.
🔥 Успейте на летнюю акцию со скидками 30% + Учебные каникулы на время отпуска + Доступ к материалам курса в течение года https://clc.to/7KlVNw
292 964
Plotly.py 4.0 is here: Offline Only, Express First, Displayable Anywhere
https://medium.com/@plotlygraphs/plotly-py-4-0-is-here-offline-only-express-first-displayable-anywhere-fc444e5659ee
292 964
Mapillary Research: Seamless Scene Segmentation and In-Place Activated BatchNorm
https://pytorch.org/blog/mapillary-research/
292 964
k-t NEXT: Dynamic MR Image Reconstruction Exploiting Spatio-temporal Correlations
https://arxiv.org/abs/1907.09425
292 964
🔥24 июля в 20:00 мск приглашаем на День открытых дверей курса «Математика для Data Science»: https://otus.pw/vuTX/
Старт курса уже 30 июля - успейте пройти вступительный тест: https://otus.pw/rLCM/
На бесплатном вебинаре:
- вы познакомитесь с преподавателем курса Пётром Лукьянченко - преподавателем ВШЭ по высшей математике (работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics);
- сможете задать любые вопросы по Data Science;
узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
- расскажем о карьерных перспективах и компаниях (NVIDIA, Лаборатория Касперского, OZON, СберТех, Газпромбанк, Тинькофф, МТС, Avito и другие), которые уже ждут выпускников курса «Математика для Data Science» на собеседования.
Вебинар рассчитан на всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science.
Регистрируйтесь сейчас - напомним в день вебинара!
292 964
Stacked Capsule Autoencoders
http://akosiorek.github.io/ml/2019/06/23/stacked_capsule_autoencoders.html
292 964
Awesome production machine learning
This repository contains a curated list of awesome open source libraries that will help you deploy, monitor, version, scale, and secure your production machine learning.
https://github.com/EthicalML/awesome-production-machine-learning
292 964
How to Develop an Information Maximizing GAN (InfoGAN) in Keras
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-information-maximizing-generative-adversarial-network-infogan-in-keras/
292 964
Building SMILY, a Human-Centric, Similar-Image Search Tool for Pathology
http://ai.googleblog.com/2019/07/building-smily-human-centric-similar.html
292 964
🔥PyTorch Adds New Ecosystem Projects for Encrypted AI and Quantum Computing, Expands PyTorch Hub
https://pytorch.org/blog/pytorch-ecosystem/
From private AI to quantum computing, we’ve seen the community continue to expand into new and interesting areas. The latest projects include:
Botorch: https://botorch.org/
Advertorch: https://github.com/BorealisAI/advertorch
PyTorch Geometric: https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric
Skorch: https://github.com/skorch-dev/skorch
PySyft: https://github.com/OpenMined/PySyft
PennyLane: https://pennylane.ai/
Flair:https://github.com/zalandoresearch/flair
292 964
StanfordNLP 0.2.0 - Python NLP Library for Many Human Languages
https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/
292 964
Parrotron: New Research into Improving Verbal Communication for People with Speech Impairments
http://ai.googleblog.com/2019/07/parrotron-new-research-into-improving.html
292 964
How to Develop a Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) From Scratch
https://machinelearningmastery.com/how-to-code-a-wasserstein-generative-adversarial-network-wgan-from-scratch/
292 964
Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views
Article: https://arxiv.org/abs/1906.00910
292 964
Как известно, математика является основой всех современных научных дисциплин, включая Data Science и ее методы. Несмотря на то, что наука о данных еще не успела обрести свою четкую структуру, уже сейчас можно выделить общий спектр математических знаний, который необходим для Data Scientist'а.
Подробный чек-лист по каждому из математических разделов ищите в статье.
https://clc.to/MpWuFA
