¡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 292 747 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 291 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 747 suscriptores.
Según los últimos datos del 07 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 317, y en las últimas 24 horas de -209, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.45%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.46% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 817 visualizaciones. En el primer día suele acumular 15 977 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 160.
- 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 08 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.
292 747
Suscriptores
-20924 horas
-1 3687 días
-6 31730 días
Archivo de publicaciones
292 746
DeepMind: This Card Game Is the Next Frontier for AI Research
https://www.youtube.com/watch?v=cD-eXjf854Q
292 746
Тех, кто предпочитает особые игры разума и знает азы Python, 19 марта ждут в 20-00 (мск) на онлайн-трансляции Дня открытых дверей углубленного курса «Data Scientist»: https://otus.pw/isyM/
Пока есть время – готовьте вопросы преподавателю курса, Александру Никитину, и пройдите вступительный тест на курс: https://otus.pw/IRyN/
На вебинаре:
• Будет знакомство с преподавателем и разговор о программе курса и ее наполнении;
• Ответят на все интересующие вопросы про формат обучения, домашки и выпускной проект – готовьте вопросы!
• Расскажут об условиях трудоустройства для выпускников (уже больше 20 известных компаний ждут на собеседование успешных выпускников).
Приходите за подробностями!
P.S. А если вы решите все-таки остаться обычным супер разработчиком Python, то по 20 марта включительно – особая цена для сдавших тест в группу продвинутого онлайн-курса «Разработчик Python» https://otus.pw/mCFu/
292 746
A Gentle Introduction to Computer Vision
https://machinelearningmastery.com/what-is-computer-vision/
292 746
DeepLearning.AI Convolutional Neural Networks Deep Learning Specialization Course (Review)
https://machinelearningmastery.com/deeplearning-ai-convolutional-neural-networks-deep-learning-specialization-review/
292 746
Robotic Control with Graph Networks
Exploiting relational inductive bias to improve generalization and control
https://towardsdatascience.com/robotic-control-with-graph-networks-f1b8d22b8c86
292 746
Google Faculty Research Awards 2018
http://ai.googleblog.com/2019/03/google-faculty-research-awards-2018.html
292 746
Checklist for debugging neural networks
https://towardsdatascience.com/checklist-for-debugging-neural-networks-d8b2a9434f21
292 746
Уже 5-й год Newprolab обучает специалистов в сфере big data.
Здесь специалист любого уровня найдет для себя курс, соответствующий его уровню знаний и профессиональным потребностям. И ведь не секрет, что специалисты в области больших данных уже обгоняют программистов по уровню заработной платы!
Какие программы предлагает Newprolab?
«Специалист по большим данным» — старт 26 марта
«Data engineer» — старт 20 мая
«Анализ данных на Scala» — старт 19 марта
«Цифровизация бизнеса» — старт 20 марта
«Deep learning» — дату запуска уточняйте
На всех программах участники работают над лабами и проектами с реальными задачами из различных сфер бизнеса, получают практические навыки и все полученные знания сразу применяют в тестовых проектах.
❗Они хорошо заморочились на тему того, как добиться, чтобы участник с высокой вероятностью дошел до конца и получил все необходимые навыки для того, чтобы приносить пользу бизнесу:
- реальные кластеры и задачи из индустрии
- чекеры, которые проверяют правильность выполнения лаб и дают быстро фидбек
- практики из индустрии, умеющие объяснять сложные вещи простым языком
- методология обучения, удерживающая правильный баланс между самостоятельностью и поддержкой
❓ Что еще дает прохождение программы, кроме практических навыков?
Методология построена таким образом, что человек на программе проходит путь героя: участник приобретает уверенность в том, что любая задача по плечу и он сможет справиться с чем угодно. Для работодателей этот soft skill очень важен.
🎉 Скидка 15% для читателей канала:
Информация и регистрация: http://gaurl.ru/OGpKmE
292 746
Harnessing Organizational Knowledge for Machine Learning
http://ai.googleblog.com/2019/03/harnessing-organizational-knowledge-for.html
292 746
The Latest Machine Learning Trends From MIT Professors and Researchers
https://hackernoon.com/the-latest-machine-learning-trends-from-mit-professors-and-researchers-cdda345dd207
292 746
9 Applications of Deep Learning for Computer Vision
https://machinelearningmastery.com/applications-of-deep-learning-for-computer-vision/
292 746
Exploring Univariate Data
Using Super Hero data to get started with univariate EDA in Python
https://towardsdatascience.com/exploring-univariate-data-e7e2dc8fde80
292 746
An All-Neural On-Device Speech Recognizer
http://ai.googleblog.com/2019/03/an-all-neural-on-device-speech.html
292 746
The Best of AI: New Articles Published This Month (February 2019)
10 data articles handpicked by the Sicara team, just for you
https://blog.sicara.com/02-2019-best-ai-new-articles-this-month-cca9faaf867e
292 746
Saliency Based Image Segmentation
https://towardsdatascience.com/saliency-based-image-segmentation-473b4cb31774?source=collection_home---4------1---------------------
292 746
How to Develop and Demonstrate Competence With Deep Learning for Computer Vision
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-and-demonstrate-competence-with-deep-learning-for-computer-vision/
292 746
NLP Learning Series: Part 3 - Attention, CNN and what not for Text Classification
https://mlwhiz.com/blog/2019/03/09/deeplearning_architectures_text_classification/
