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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 281 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 293 457 suscriptores, ocupando la posición 326 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 281 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 293 457 suscriptores.

Según los últimos datos del 02 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 464, y en las últimas 24 horas de -249, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.49%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.71% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 989 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 765 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 173.
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 03 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.

293 457

Suscriptores

-24924 horas

-1 5267 días

-6 46430 días

21 989

Visitas de la publicación

~ 16 76524 horas

~ 18 67648 horas

7.49%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

293 421

PyTorch framework for cryptographically secure random number generation, torchcsprng, now available https://pytorch.org/blog/torchcsprng-release-blog/

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Уже в этот четверг в 19:00 (27 августа)🗓 состоится митап, на котором вы погрузитесь в загадочный мир интересов продвинутых экспертов, помимо Data Science: 👉 О чём с детства мечтал Евгений Виноградов, руководитель отдела разработки хранилищ данных (Яндекс.Деньги)? 👉 Чем занимается в свободное от работы время datascientist и алгоритмический трейдер Алекс Леков? 🔥Регистрация на Meetup здесь

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Building a Neural Network to Predict Loan Risk https://tymick.me/blog/loan-risk-neural-network Github: https://github.com/tywmick/loan-risk-neural-network @ai_machinelearning_big_data

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Introducing Semantic Reactor: Explore NLP in Google Sheets https://blog.tensorflow.org/2020/08/introducing-semantic-reactor-explore-nlp-sheets.html Code sample: https://github.com/google/making_with_ml/blob/master/semantic_ml/use_sample.js @ai_machinelearning_big_data

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Facebook research at ECCV 2020 https://ai.facebook.com/blog/facebook-research-at-eccv-2020/ @ai_machinelearning_big_data

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@itlecture - канал с бесплатными обучающими видео-лекциями по IT и технологиям, а так же записями крупных конференций на различные IT тематики как для новичков, так и для опытных айтишников. Программирование, Искусственный Интеллект, DevOps, Clouds, Веб-Дизайн, Базы Данных и многое другое. ➡️ https://t.me/itlecture - Заходи и прокачай свои скиллы БЕСПЛАТНО с кучей крутых видосов.

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📗 Forward from the 'Deep Learning for Coders' Book Post: https://www.fast.ai/2020/08/20/soumith-forward/ Free Book in Jupiter: https://github.com/fastai/fastbook/blob/master/01_intro.ipynb Github: https://github.com/fastai/fastbook @ai_machinelearning_big_data

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Understanding Deep Learning on Controlled Noisy Labels https://ai.googleblog.com/2020/08/understanding-deep-learning-on.html Code: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/mentormix Dataset: https://google.github.io/controlled-noisy-web-labels/index.html @ai_machinelearning_big_data

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PyTorch 1.6 now includes Stochastic Weight Averaging https://pytorch.org/blog/pytorch-1.6-now-includes-stochastic-weight-averaging/ @ai_machinelearning_big_data

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Content-Based Recommendation System using Word Embeddings https://www.kdnuggets.com/2020/08/content-based-recommendation-system-word-embeddings.html Code: https://github.com/sdhilip200/Content-Based-Recommendation---Good-Reads-data @ai_machinelearning_big_data

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Efficient PyTorch I/O library for Large Datasets, Many Files, Many GPUs https://pytorch.org/blog/efficient-pytorch-io-library-for-large-datasets-many-files-many-gpus/ Github: https://github.com/tmbdev/webdataset Documentation: https://webdataset.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

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🔥 Language Interpretability Tool Open-source platform for visualization and understanding of NLP models. Github: https://github.com/PAIR-code/lit Developer Guide: https://github.com/PAIR-code/lit/blob/main/docs/development.md Paper: https://arxiv.org/abs/2008.05122 Video: https://www.youtube.com/watch?v=j0OfBWFUqIE @ai_machinelearning_big_data

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Guided Collaborative Training for Pixel-wise Semi-Supervised Learning Github: https://github.com/ZHKKKe/PixelSSL Paper: https://arxiv.org/abs/2008.05258 @ai_machinelearning_big_data

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Plot a Decision Surface for Machine Learning Algorithms in Python https://machinelearningmastery.com/plot-a-decision-surface-for-machine-learning/ @ai_machinelearning_big_data

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TensorFlow Model Optimization Toolkit — Weight Clustering API https://blog.tensorflow.org/2020/08/tensorflow-model-optimization-toolkit-weight-clustering-api.html @ai_machinelearning_big_data

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5 Machine Learning Regression Algorithms You Need to Know https://towardsdatascience.com/5-regression-algorithms-you-need-to-know-theory-implementation-37993382122d habr ru: https://habr.com/ru/company/mailru/blog/513842/ @ai_machinelearning_big_data

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LSTM in Machine Learning https://thecleverprogrammer.com/2020/08/11/lstm-in-machine-learning/ @ai_machinelearning_big_data

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Layerwise learning for Quantum Neural Networks Training strategy that addresses vanishing gradients in quantum neural networks (QNNs). https://blog.tensorflow.org/2020/08/layerwise-learning-for-quantum-neural-networks.html Quirk: a drag-and-drop quantum circuit simulator with nice visualizations: https://algassert.com/quirk Paper: https://arxiv.org/abs/2003.02989 Quantum Intuition:https://www.youtube.com/channel/UC-2knDbf4kzT3uzWo7iTJyw @ai_machinelearning_big_data

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Question and Answer Test-Train Overlap in Open-Domain Question Answering Datasets Github: https://github.com/facebookresearch/QA-Overlap Paper: https://arxiv.org/abs/2008.02637 @ai_machinelearning_big_data

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DeText: A Deep Neural Text Understanding Framework DeText can be applied to many tasks, including search & recommendation ranking, multi-class classification and query understanding tasks. Github: https://github.com/linkedin/detext Paper: https://arxiv.org/abs/2008.02460v1 @ai_machinelearning_big_data