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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 276 Tecnologías y Aplicaciones326...

📈 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 293 260 suscriptores, ocupando la posición 326 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 276 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 293 260 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 366, y en las últimas 24 horas de -131, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.35%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.62% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 569 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 480 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 168.
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 05 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.

293 260

Suscriptores

-13124 horas

-1 4647 días

-6 36630 días

21 569

Visitas de la publicación

~ 16 48024 horas

~ 18 29048 horas

7.35%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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Introducing Hypothesis GU Funcs, an Open Source Python Package for Unit Testing https://eng.uber.com/hypothesis-gu-funcs-unit-testing/ Hypothesis General Universal Function Documentation https://hypothesis-gufunc.readthedocs.io/en/latest/

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RecSim: A Configurable Simulation Platform for Recommender Systems https://ai.googleblog.com/2019/11/recsim-configurable-simulation-platform.html article: https://arxiv.org/abs/1909.04847 github: https://github.com/google-research/recsim

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DeepFovea: Using deep learning for foveated reconstruction in AR/VR https://ai.facebook.com/blog/deepfovea-using-deep-learning-for-foveated-reconstruction-in-ar-vr/ code: https://github.com/facebookresearch/DeepFovea full paper: https://research.fb.com/publications/deepfovea-neural-reconstruction-for-foveated-rendering-and-video-compression-using-learned-statistics-of-natural-videos/ @ai_machinelearning_big_data

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What Does Stochastic Mean in Machine Learning? https://machinelearningmastery.com/stochastic-in-machine-learning/

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Machine Learning with Python Cookbook — Chris Albon (en) 2018 @datascienceiot

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Stacked Capsule Autoencoders https://github.com/google-research/google-research/tree/master/stacked_capsule_autoencoders paper : https://arxiv.org/abs/1906.06818 http://akosiorek.github.io/ml/2019/06/23/stacked_capsule_autoencoders.html

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How to Connect Model Input Data With Predictions for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/how-to-connect-model-input-data-with-predictions-for-machine-learning/

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Sharing our Experience Upgrading OpenNMT to TensorFlow 2.0 https://blog.tensorflow.org/2019/11/our-experience-upgrading-OpenNMT-to-TensorFlow.html code: https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-tf OpenNMT: http://opennmt.net/

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Sberbank's subsidiary Cloud Technologies (provides cloud services under the SberCloud brand) showed the most powerful russian supercomputer Christofari. Power of the supercomputer is 6.67 penaflops (about 6.7 quadrillion operations per second). So Christofari be in the TOP-30 of the world rating.Access will be available for all AI Cloud subscribers. The cost of usage per min on a full power - 5750 RUB (about $90).

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Research Guide: Pruning Techniques for Neural Networks https://heartbeat.fritz.ai/research-guide-pruning-techniques-for-neural-networks-d9b8440ab10d

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Introducing the Next Generation of On-Device Vision Models: MobileNetV3 and MobileNetEdgeTPU http://ai.googleblog.com/2019/11/introducing-next-generation-on-device.html

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Sparse Networks from Scratch: Faster Training without Losing Performance https://arxiv.org/abs/1907.04840 https://timdettmers.com/2019/07/11/sparse-networks-from-scratch/ Sparse Learning Library and Sparse Momentum Resources https://github.com/TimDettmers/sparse_learning

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How to Save a NumPy Array to File for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/how-to-save-a-numpy-array-to-file-for-machine-learning/

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Green AI vs Red AI https://arxiv.org/abs/1907.10597 Tackling Climate Change with Machine Learning https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/da30mv/r_tackling_climate_change_with_machine_learning/

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A Multimodal Language Dataset for Understanding Humor article: https://arxiv.org/pdf/1904.06618.pdf dataset: https://github.com/ROC-HCI/UR-FUNNY

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14 Different Types of Learning in Machine Learning https://machinelearningmastery.com/types-of-learning-in-machine-learning/

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Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта! Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/_dCORw (при поддержке NVIDIA Corporation). Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др. Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений. Узнайте больше о возможностях: https://clc.to/_dCORw

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A Gentle Introduction to Maximum a Posteriori (MAP) for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/maximum-a-posteriori-estimation/

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Numerical Computing with Python @datascienceiot

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This project is adapted from the original Dive Into Deep Learning book https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch