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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 291 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 292 747 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

21 817

Visitas de la publicación

~ 15 97724 horas

~ 17 79548 horas

7.45%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

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beta

Archivo de publicaciones

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NLP Learning Series: Part 3 - Attention, CNN and what not for Text Classification https://mlwhiz.com/blog/2019/03/09/deeplearning_architectures_text_classification/

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“Deep learning” about transcription factor-DNA binding Using a convolutional neural network to measure transcription factor-DNA binding https://towardsdatascience.com/deep-learning-about-transcription-factor-dna-binding-1d9753eabcc2

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Google Open-Sources GPipe Library for Training Large-Scale Neural Network Models https://medium.com/syncedreview/google-open-sources-gpipe-library-for-training-large-scale-neural-network-models-8b8ef324382c

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How to get started with Python for Deep Learning and Data Science A step-by-step guide to setting up Python for a complete beginner https://medium.freecodecamp.org/how-to-get-started-with-python-for-deep-learning-and-data-science-3bed07f91a08

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6 AI Developments to Follow in 2019 https://medium.com/@jaxson/6-ai-developments-to-follow-in-2019-2642a446d0c1?source=topic_page---------1------------------1

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How to Demonstrate Your Basic Skills with #DeepLearning https://machinelearningmastery.com/how-to-demonstrate-basic-deep-learning-competence/

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Exploring Neural Networks with Activation Atlases http://ai.googleblog.com/2019/03/exploring-neural-networks.html

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Announcement: TensorFlow 2.0 Has Arrived! Few months ago I mentioned some of the exciting new features that will be included in TensorFlow 2.0. https://towardsdatascience.com/announcement-tensorflow-2-0-has-arrived-ee59283fd83a

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3 Levels of Deep Learning Competence https://machinelearningmastery.com/deep-learning-competence/

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Machine Learning A Probabilistic Perspective Kevin P. Murphy

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Build your own Robust Deep Learning Environment in Minutes A guide to the less desirable aspects of deep learning environment configurations https://towardsdatascience.com/build-your-own-robust-deep-learning-environment-in-minutes-354cf140a5a6

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A Gentle Introduction to Hypotheses in Machine Learning What is a Hypothesis in Machine Learning? https://machinelearningmastery.com/what-is-a-hypothesis-in-machine-learning/

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Fundamentals of Machine Learning (Part 3) https://towardsdatascience.com/fundamentals-of-machine-learning-part-3-b305933f00cd?source=collection_home---4------0---------------------

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Как можно упростить и ускорить вычисление нейронной сети прямого распространения https://habr.com/ru/hub/artificial_intelligence/

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Probability Theory for Machine/Deep Learning https://towardsdatascience.com/probability-theory-for-deep-learning-9551b9255cf0?source=collection_home---4------3---------------------

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All the Steps to Build your first Image Classifier (with code) From creating datasets to testing your program accuracy https://medium.com/@artux51/all-the-steps-to-build-your-first-image-classifier-with-code-cf244b015799

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Recurrent Neural Networks Remembering what’s important https://towardsdatascience.com/recurrent-neural-networks-d4642c9bc7ce

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Работа с Big Data в «МегаФон» Директор по аналитике больших данных компании «МегаФон» рассказывает, как вырасти в профессионала в области big data и как именно работает с ними сотовый оператор. https://www.youtube.com/watch?v=C6zSSWoOUOw«МегаФон»

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Boosting: Is It Always The Best Option? https://towardsdatascience.com/boosting-is-it-always-the-best-option-ce624a359c19

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PyTorch Machine Learning Tutorial - Machine Learning with Python and PyTorch https://www.youtube.com/watch?v=TB-G1KqRb5o