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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 278 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 292 964 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

21 579

Visitas de la publicación

~ 15 97924 horas

~ 17 85348 horas

7.37%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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A General Decoupled Learning Framework for Parameterized Image Operators https://arxiv.org/abs/1907.05852

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New fast.ai course: A Code-First Introduction to Natural Language Processing https://www.fast.ai/2019/07/08/fastai-nlp/ Github: https://github.com/fastai/course-nlp Videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLtmWHNX-gukKocXQOkQjuVxglSDYWsSh9

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Postuf — продуктовая компания, которая занимается разработкой приложения, позволяющего узнать всю информацию о человеке из сети. Вводите имя, загружаете фото и получаете информацию об увлечениях, круге общения, последних совершённых действиях — всё, что только можно узнать о человеке из открытых источников. Сейчас они ищут разработчиков на Android, iOS и бэкенд (PHP, MySQL, Redis). Условия комфортные — офис в центре Москвы (ст.м. Чкаловская), Macbook Pro для работы, бесплатные обеды и ежегодный рост з/п на 20к. Подробнее о компании и вакансии: https://postuf.com/

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How to Implement Wasserstein Loss for Generative Adversarial Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-wasserstein-loss-for-generative-adversarial-networks/

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Simple Deep Q Network w/Pytorch: https://youtu.be/UlJzzLYgYoE Reinforcement Learning Crash Course: https://youtu.be/sOiNMW8k4T0 Policy Gradients w/Tensorflow: https://youtu.be/UT9pQjVhcaU Deep Q Learning w/Tensorflow https://youtu.be/3Ggq_zoRGP4 Code Your Own RL Environments https://youtu.be/vmrqpHldAQ0 How to Spec a Deep Learning PC: https://youtu.be/xsnVlMWQj8o Deep Q Learning w/ Pytorch: https://youtu.be/RfNxXlO6BiA Machine Learning Freelancing https://youtu.be/6M04ZTLE_O4 Code from video: https://github.com/philtabor/Youtube-Code-Repository

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Learning to learn with quantum neural networks via classical neural networks https://arxiv.org/abs/1907.05415

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An implementation of the BERT-DST: Scalable End-to-End Dialogue State Tracking with Bidirectional Encoder Representations from Transformer (Interspeech 2019) Article: https://arxiv.org/pdf/1907.03040.pdf Github: https://github.com/guanlinchao/bert-dst

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How to Code the GAN Training Algorithm and Loss Functions https://machinelearningmastery.com/how-to-code-the-generative-adversarial-network-training-algorithm-and-loss-functions/

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Multilingual Universal Sentence Encoder for Semantic Retrieval http://ai.googleblog.com/2019/07/multilingual-universal-sentence-encoder.html

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TRFL a library of reinforcement learning building blocks By the Research Engineering team at DeepMind: https://github.com/deepmind/trfl

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Advancing Semi-supervised Learning with Unsupervised Data Augmentation http://ai.googleblog.com/2019/07/advancing-semi-supervised-learning-with.html

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A Tour of Generative Adversarial Network Models https://machinelearningmastery.com/tour-of-generative-adversarial-network-models/

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Bayesian deep learning with hierarchical prior: Predictions from limited and noisy data Article: https://arxiv.org/abs/1907.04240 PDF: https://arxiv.org/pdf/1907.04240.pdf

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Predicting the Generalization Gap in Deep Neural Networks http://ai.googleblog.com/2019/07/predicting-generalization-gap-in-deep.html

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Neural Architecture Search at CVPR 2019 https://drsleep.github.io/NAS-at-CVPR-2019/

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How to Identify and Diagnose GAN Failure Modes https://machinelearningmastery.com/practical-guide-to-gan-failure-modes/

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Rank-consistent Ordinal Regression for Neural Networks Article: https://arxiv.org/abs/1901.07884 PyTorch: https://github.com/Raschka-research-group/coral-cnn

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Literature of Deep Learning for Graphs This is a paper list about deep learning for graphs. https://github.com/DeepGraphLearning/LiteratureDL4Graph

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Check the data science channel there you will find a lot of articles, links and advanced researches . Join and learn hot topics of data science @opendatascience

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How to Develop a Conditional GAN (cGAN) From Scratch Generative Adversarial Networks, or GANs, are an architecture for training generative models, such as deep convolutional neural networks for generating images.