¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Machinelearning
Ir al canal en Telegram
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
Mostrar más📈 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
Archivo de publicaciones
292 941
PyTorchPipe
PyTorchPipe (PTP) is a component-oriented framework that facilitates development of computational multi-modal pipelines and comparison of diverse neural network-based models.
https://github.com/IBM/pytorchpipe
292 941
Everything you need to know about TensorFlow 2.0
Keras-APIs, SavedModels, TensorBoard, Keras-Tuner and more.
https://hackernoon.com/everything-you-need-to-know-about-tensorflow-2-0-b0856960c074
292 941
Facebook is open-sourcing DLRM — a state-of-the-art deep learning recommendation model to help AI researchers and the systems and hardware community develop new, more efficient ways to work with categorical data.
fb: https://ai.facebook.com/blog/dlrm-an-advanced-open-source-deep-learning-recommendation-model/
link: https://arxiv.org/abs/1906.03109
292 941
Plot of Randomly Generated Faces Using the Loaded GAN Model
How to Explore the GAN Latent Space When Generating Faces
https://machinelearningmastery.com/how-to-interpolate-and-perform-vector-arithmetic-with-faces-using-a-generative-adversarial-network/
292 941
An Introduction to Super Resolution using Deep Learning
https://medium.com/beyondminds/an-introduction-to-super-resolution-using-deep-learning-f60aff9a499d
292 941
МегаФон запускает «Фабрику микросервисов» - «завод» по разработке и внедрению новых технологических решений на базе микросервисной архитектуры.
Фабрика базируется в Нижнем Новгороде и будет работать по гибким методологиям Agile, по принципу кросс-функциональных DevOps команд.
В распоряжении «фабрикантов» будут самые передовые инструменты разработки и CI/CD и современный технологический стек.
Стань частью сообщества разработчиков всей группы компаний (Yota, МегаФон, МегаЛабс, NetByNet) – создавай общие инструменты и обменивайся лучшими практиками.
Компания ищет:
Senior/Middle Java Developer - https://job.megafon.ru/vacancy/seniormiddle-java-developer-fabrika-mikroservisov
Quality Assurance engineer - https://job.megafon.ru/vacancy/quality-assurance-engineer-fabrika-mikroservisov
Python Developer - https://job.megafon.ru/vacancy/python-developer-fabrika-mikroservisov
Junior Java Developer - https://job.megafon.ru/vacancy/junior-java-developer-fabrika-mikroservisov
DevOps engineer - https://job.megafon.ru/vacancy/devops-engineer-fabrika-mikroservisov
Системный аналитик - https://job.megafon.ru/vacancy/sistemnyy-analitik-fabrika-mikroservisov
292 941
How to Develop a GAN for Generating Small Color Photographs of Objects
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-generative-adversarial-network-for-a-cifar-10-small-object-photographs-from-scratch/
292 941
FREE COURSE Intro to TensorFlow for Deep Learning
This course is a practical approach to deep learning for software developers
https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187
292 941
How to Develop a GAN for Generating Handwritten Digits
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-generative-adversarial-network-for-an-mnist-handwritten-digits-from-scratch-in-keras/
292 941
Announcing the YouTube-8M Segments Dataset
http://ai.googleblog.com/2019/06/announcing-youtube-8m-segments-dataset.html
292 941
Predicting Bus Delays with Machine Learning
http://ai.googleblog.com/2019/06/predicting-bus-delays-with-machine.html
292 941
Data Augmentation Strategies for Object Detection
Article: https://arxiv.org/abs/1906.11172
GIthub: https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection
292 941
Boosting Machine Learning Tutorial | Gradient Boosting, XGBoost
https://www.youtube.com/watch?v=kho6oANGu_A
292 941
Innovations in Graph Representation Learning
http://ai.googleblog.com/2019/06/innovations-in-graph-representation.html
292 941
TensorFlow in Practice Specialization
Best practices for TensorFlow, a popular open-source machine learning framework to train a neural network for a computer vision applications
292 941
Используйте силу machine learning для задач бизнеса!
У вас уже есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python? Повысьте компененции и получите практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей!
В SkillFactory открыт новый набор на курс "Deep Learning и нейронные сети", разработанный при поддержке NVIDIA Corporation.
Проекты, над которыми вы будете работать, включают:
● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр;
● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов;
● разработку нейросетевого чат-бота;
● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN;
● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма.
Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.
Ознакомьтесь с программой → https://clc.to/-Pihsw
Успейте забронировать место на курсе со скидкой 20%
292 941
A Gentle Introduction to Upsampling and Transpose Convolution Layers for GANs
Generative Adversarial Networks, or GANs, are an architecture for training generative models, such as deep convolutional neural networks for generating images
