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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 290 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 292 388 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 290 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 388 suscriptores.

Según los últimos datos del 08 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 274, y en las últimas 24 horas de -221, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.46%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.47% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 812 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 003 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 09 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.

292 388

Suscriptores

-22124 horas

-1 3547 días

-6 27430 días

21 812

Visitas de la publicación

~ 16 00324 horas

~ 17 78848 horas

7.46%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

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beta

Archivo de publicaciones

292 392

Digit Recognizer - Introduction to Kaggle Competitions with Image Classification Task (0.995) https://towardsdatascience.com/digit-recognizer-introduction-to-kaggle-competitions-with-image-classification-task-0-995-268fa2b90e13

292 392

Attention, Dialogue, and Learning Reusable Patterns https://medium.com/rasa-blog/attention-dialogue-and-learning-reusable-patterns-5d6bd18ef9f0

292 392

Data Science for Real Transforming property management with advanced analytics and machine learning https://towardsdatascience.com/data-science-for-real-c09f088b6550

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9 obscure Python libraries for data science https://opensource.com/article/18/11/python-libraries-data-science

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No time to read AI research? We summarized top 2018 papers for you https://www.topbots.com/most-important-ai-research-papers-2018/

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Making Your Neural Network Say “I Don’t Know” — Bayesian NNs using Pyro and PyTorch https://towardsdatascience.com/making-your-neural-network-say-i-dont-know-bayesian-nns-using-pyro-and-pytorch-b1c24e6ab8cd?source=collection_home---2------0---------------------

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Обзор основных методов Deep Domain Adaptation https://habr.com/company/mailru/blog/429966/

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How to Reduce Overfitting of a Deep Learning Model with Weight Regularization https://machinelearningmastery.com/how-to-reduce-overfitting-in-deep-learning-with-weight-regularization/

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A Gentle Introduction to Weight Constraints to Reduce Generalization Error in Deep Learning https://machinelearningmastery.com/introduction-to-weight-constraints-to-reduce-generalization-error-in-deep-learning/

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Gaussian Mixture Model clustering: how to select the number of components https://towardsdatascience.com/gaussian-mixture-model-clusterization-how-to-select-the-number-of-components-clusters-553bef45f6e4

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Machine learning, meet quantum computing https://www.technologyreview.com/s/612435/machine-learning-meet-quantum-computing/

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An easy introduction to unsupervised learning with 4 basic techniques https://towardsdatascience.com/an-easy-introduction-to-unsupervised-learning-with-4-basic-techniques-897cb81979fd

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3D Visualization of NN layers with TensorSpace.js https://towardsdatascience.com/3d-visualization-of-nn-layers-with-tensorspace-js-7a8ef5440125

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https://habr.com/company/ruvds/blog/429834/

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A simple Machine Learning introduction https://towardsdatascience.com/a-simple-machine-learning-introduction-2f0f626966d7

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Introduction to Natural Language Processing for Text https://towardsdatascience.com/introduction-to-natural-language-processing-for-text-df845750fb63

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Universities with AI Programs https://ai-jobs.net/universities-with-ai-programs/

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11 websites to find free, interesting datasets https://www.interviewqs.com/blog/free_online_data_sets

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A Comprehensive Hands-on Guide to Transfer Learning with Real-World Applications in Deep Learning https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-hands-on-guide-to-transfer-learning-with-real-world-applications-in-deep-learning-212bf3b2f27a

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What’s In a Face (CVPR in Review V) https://medium.com/neuromation-io-blog/whats-in-a-face-cvpr-in-review-v-3086f60e1f1c