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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 293 167 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 293 167 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.

293 167

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

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Archivo de publicaciones

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🔥AI For Everyone Free course from Andrew Ng In this course, you will learn: - The meaning behind common AI terminology, including neural networks, machine learning, deep learning, and data science - What AI realistically can--and cannot--do - How to spot opportunities to apply AI to problems in your own organization - What it feels like to build machine learning and data science projects - How to work with an AI team and build an AI strategy in your company - How to navigate ethical and societal discussions surrounding AI https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

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Deep Graph Libary release https://www.dgl.ai/release/2019/08/28/release.html

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Создай модель машинного обучения с нуля на бесплатном интенсиве! Ссылка для регистрации 🔜 https://clc.to/XaaVUQ ✔️ Настроим среду и проведем экспресс-введение в Python. ✔️ Построим модель от начала до конца и оценим ее качество. ✔️ Проведем ревью работ участников. Стань одним из лучших и получи грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

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How to Implement the Inception Score (IS) for Evaluating GANs https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-the-inception-score-from-scratch-for-evaluating-generated-images/

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This is an attempt to modify Dive into Deep Learning, Berkeley STAT 157 (Spring 2019) textbook's code into PyTorch. https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch

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Exploring Weight Agnostic Neural Networks article: http://ai.googleblog.com/2019/08/exploring-weight-agnostic-neural.html habr: https://habr.com/ru/post/465369/

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Bi-Tempered Logistic Loss for Training Neural Nets with Noisy Data http://ai.googleblog.com/2019/08/bi-tempered-logistic-loss-for-training.html

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TensorFlow with Apache Arrow Datasets Apache Arrow enables the means for high-performance data exchange with TensorFlow that is both standardized and optimized for analytics and machine learning. https://medium.com/tensorflow/tensorflow-with-apache-arrow-datasets-cdbcfe80a59f Also TensorFlow 2.0 Release Candidate: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0-rc0

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Deep Learning for Content Creation Tutorial https://nvlabs.github.io/dl-for-content-creation/

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Deep Learning Illustrated: Building Natural Language Processing Models https://blog.dominodatalab.com/deep-learning-illustrated-building-natural-language-processing-models/

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Data Visualization Curriculum A data visualization curriculum of interactive notebooks, using Vega-Lite and Altair. https://github.com/uwdata/visualization-curriculum

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Ludwig is a toolbox built on top of TensorFlow that allows to train and test deep learning models without the need to write code. https://github.com/uber/ludwig

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Turbo, An Improved Rainbow Colormap for Visualization http://ai.googleblog.com/2019/08/turbo-improved-rainbow-colormap-for.html

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🔥New models in 17 and 100 languages XLM/mBERT pytorch LM supports multi-GPU and multi-node training https://github.com/facebookresearch/XLM#pretrained-cross-lingual-language-models

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On-Device, Real-Time Hand Tracking with MediaPipe http://ai.googleblog.com/2019/08/on-device-real-time-hand-tracking-with.html

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A Gentle Introduction to StyleGAN the Style Generative Adversarial Network https://machinelearningmastery.com/introduction-to-style-generative-adversarial-network-stylegan/

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Using The Super-Resolution Convolutional Neural Network for Image Restoration https://medium.com/datadriveninvestor/using-the-super-resolution-convolutional-neural-network-for-image-restoration-ff1e8420d846

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Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure Code: https://github.com/jason9693/MusicTransformer-tensorflow2.0 Article: https://arxiv.org/abs/1809.04281

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ai ,machine learning • 1146 leaderboards • 1223 tasks • 1105 datasets • 14779 papers with code https://paperswithcode.com/sota

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Joint Speech Recognition and Speaker Diarization via Sequence Transduction http://ai.googleblog.com/2019/08/joint-speech-recognition-and-speaker.html