es
Feedback
Machinelearning

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 292 839 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 282 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 839 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.

292 839
Suscriptores
-18724 horas
-1 3257 días
-6 31430 días
Archivo de publicaciones
Automating Optimization of Quantized Deep Learning Models on CUDA https://tvm.ai/2019/04/29/opt-cuda-quantized.html

Создаем с нуля собственную нейронную сеть на Python https://habr.com/ru/company/mailru/blog/449416/

Announcing the 6th Fine-Grained Visual Categorization Workshop http://ai.googleblog.com/2019/04/announcing-6th-fine-grained-visual.html

A Gentle Introduction to 1×1 Convolutions to Reduce the Complexity of Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/introduction-to-1x1-convolutions-to-reduce-the-complexity-of-convolutional-neural-networks/

A pytorch-toolbelt is a Python library with a set of bells and whistles for PyTorch for fast R&D prototyping and Kaggle farming https://github.com/BloodAxe/pytorch-toolbelt

How to Implement VGG, Inception and ResNet Modules for Convolutional Neural Networks from Scratch https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-major-architecture-innovations-for-convolutional-neural-networks/

fast.ai Embracing Swift for Deep Learning https://www.fast.ai/2019/03/06/fastai-swift/

MuseNet deep neural network that can generate 4-minute musical compositions with 10 different instruments https://openai.com/blog/musenet/

Evaluating the Unsupervised Learning of Disentangled Representations http://ai.googleblog.com/2019/04/evaluating-unsupervised-learning-of.html

Увеличение видео 1080P до 4К, или Как я научился не волноваться и полюбил апскейл с помощью нейросетей https://habr.com/ru/post/446032/

10 Practical Tips for the Successful Adoption of Your Machine Learning Products https://medium.com/omdena/10-practical-tips-for-the-successful-adoption-of-your-machine-learning-products-e68dd1b486c8

SpecAugment: A New Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition http://ai.googleblog.com/2019/04/specaugment-new-data-augmentation.html

Сделайте своё резюме привлекательным для крупных Data Science-based компаний! Пройдите обучение на курсе "Математика и статистика для Data Science" и получите возможность уверенно решать нетиповые задачи и создавать собственные архитектуры. В SkillFactory о математике и статистике расскажут понятно и доходчиво. Вы узнаете как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Забронируйте место на курсе сегодня и получите скидку 20% → https://clck.ru/FhZeK

A Gentle Introduction to Pooling Layers for Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/pooling-layers-for-convolutional-neural-networks/

​​Почему при покупках в интернет-магазинах мы выбираем не то, что купили бы офлайн? Отчего в итоге многие товары приходится возвращать и как магазины могут с этим бороться? Как ответить на эти вопросы при помощи различных методов анализа больших данных 24 апреля расскажет Дарья Дзябура (PhD Массачусетского технологического института, MIT), профессор Российской экономической школы – вуза №1 по версии Forbes. Открытая лекция «Маркетинг: количественные исследования в цифровую эпоху» пройдет на английском языке с синхронным переводом на русский. Когда: 24 апреля в 19:00 Где: Москва, Отель Марриотт Кортъярд, Вознесенский переулок, 7 Регистрация по ссылке: http://bit.ly/2UniOcI