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 292 013 suscriptores, ocupando la posición 327 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 297 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 013 suscriptores.

Según los últimos datos del 11 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 089, y en las últimas 24 horas de -172, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.14%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.61% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 20 847 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 386 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 153.
  • 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 12 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.

292 013
Suscriptores
-17224 horas
-1 2407 días
-6 08930 días
Archivo de publicaciones
Список фреймворков для ML отсортированный по популярности на гитхабе. - https://oxozle.com/awetop/josephmisiti-awesome-machine-learning?overa

Всем привет! Буквально вчера нашел книгу Тарика Рашида «Создай свою нейросеть». Книга является бестселлером (топ 1 продаж) в разделе «Искусственный интеллект». Книга свежая, вышла в прошлом году. Впечатления от первых разделов замечательные. Одно из лучших введений в сферу нейросетей из всех мою виденных. Книга мне так понравилась, что я решил перевести ее на русский язык и выкладывать в виде статей. Читайте — наслаждайтесь! 1 часть https://neuralnet.info/article/%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B4-%D1%81%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%B9-%D1%81%D0%B2%D0%BE%D1%8E-%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C-1/ 2 часть https://neuralnet.info/article/%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B4-%D1%81%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%B9-%D1%81%D0%B2%D0%BE%D1%8E-%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C-2/ 3 часть https://neuralnet.info/article/%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B4-%D1%81%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%B9-%D1%81%D0%B2%D0%BE%D1%8E-%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C-3/ 4 часть https://neuralnet.info/article/%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B4-%D1%81%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%B9-%D1%81%D0%B2%D0%BE%D1%8E-%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C-4/ 5 часть https://neuralnet.info/article/%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B4-%D1%81%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%B9-%D1%81%D0%B2%D0%BE%D1%8E-%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C-5/ Автор Пётр Радько (http://vk.com/id77335203)

Developing #MachineLearning #Strategy for Business in 7 Steps #AI #BigData #Fintech #ML #marketing #retail #martech https://www.altexsoft.com/blog/datascience/machine-learning-strategy-7-steps/

Earthquake Prediction Using #MachineLearning http://bit.ly/2wCzSD7

Machine learning has increased the efficiency of businesses and minimized the room for error. | #MachineLearning http://bit.ly/2snzp72

Подборка с канала на тему "Математические и статистические иллюстрации" ============================== Было: 1 Кост функции при градиентном спуске https://t.me/snakers4/48 2 Простая регрессия https://t.me/snakers4/61 3 Линии уровня кост функции при градиентном спуске https://t.me/snakers4/63 4 Классификация https://t.me/snakers4/96 5 Классификация https://t.me/snakers4/98 6 Лего - цена набора и число деталей https://t.me/snakers4/260 7 Перемножение матриц - иллюстрация https://t.me/snakers4/314 8 Статистика из мира танков https://t.me/snakers4/337 9 Распространение при заражении https://t.me/snakers4/439 10 Лучшие в мире визуализации по математике - https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAw/videos 11 Классные визуализации про производные - https://t.me/snakers4/861 12 Суть экспоненты - https://t.me/snakers4/866 13 2-minute papers канал на Ютубе - https://t.me/snakers4/931 14 Лайтовый, но крутой канал про машинное обучение - https://t.me/snakers4/957 15 Число пи, зета функция Римана, теория чисел и все в одном месте - https://t.me/snakers4/974 16 Простые математические визуализации https://t.me/snakers4/1000 17 Пифагоровы числа - https://t.me/snakers4/1006 18 Великолепная серия видео про комплексные числа и функции https://t.me/snakers4/1031 19 Начало серии видео про мат. основы DS - https://t.me/snakers4/1089 ============================== Новое 20 Площадь многоугольников - https://t.me/snakers4/1063 21 Визуализация того как работают решающие деревья - https://t.me/snakers4/1228 22 Mathologer про многомерные фигуры - https://t.me/snakers4/1234 23 Интуиции по работе с многомерными пространствами - https://t.me/snakers4/1299 24 Полностью онлайн книга по линейной алгебре - супер - https://t.me/snakers4/1335 25 Как учиться быстрее - https://t.me/snakers4/1351 ============================== #digest