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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 290 Tecnologías y Aplicaciones328...

📈 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 292 388 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 290 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 388 suscriptores.

Según los últimos datos del 08 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 274, y en las últimas 24 horas de -221, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.46%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.47% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 812 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 003 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 09 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.

292 388

Suscriptores

-22124 horas

-1 3547 días

-6 27430 días

21 812

Visitas de la publicación

~ 16 00324 horas

~ 17 78848 horas

7.46%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

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Archivo de publicaciones

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Predicting Professional Players’ Chess Moves with Deep Learning https://towardsdatascience.com/predicting-professional-players-chess-moves-with-deep-learning-9de6e305109e?source=collection_home---4------0---------------------

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PySyft PySyft is a Python library for secure, private Deep Learning. PySyft decouples private data from model training, using Multi-Party Computation (MPC) within PyTorch. https://github.com/OpenMined/PySyft

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How to train Neural Network faster with optimizers? https://towardsdatascience.com/how-to-train-neural-network-faster-with-optimizers-d297730b3713

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Driving Computer Vision with Deep Learning https://wayve.ai/blog/2018/10/8/vision-for-driving-with-deep-learning

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Kaggle Competition — Image Classification How to build a CNN model that can predict the classification of the input images using transfer learning https://towardsdatascience.com/kaggle-competition-image-classification-676dee6c0f23

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https://habr.com/company/piter/blog/429358/

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Artificial Intelligence meets Art: Neural Transfer Style https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-meets-art-neural-transfer-style-50e1c07aa7f7

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Using 3D visualizations to tune hyperparameters in ML models https://towardsdatascience.com/using-3d-visualizations-to-tune-hyperparameters-of-ml-models-with-python-ba2885eab2e9

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PyTorch implementation of Google AI's BERT model with a script to load Google's pre-trained models https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

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Representation Power of Neural Networks https://towardsdatascience.com/representation-power-of-neural-networks-8e99a383586

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The MAME RL Algorithm Training Toolkit This Python library has the to potential to train your reinforcement learning algorithm on almost any arcade game. It is currently available on Linux systems and works as a wrapper around MAME. The toolkit allows your algorithm to step through gameplay while recieving the frame data and internal memory address values for tracking the games state, along with sending actions to interact with the game. https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkit

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Дорисовывание лиц с помощью машинного обучения https://habr.com/post/428756/

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Building client routing / semantic search and clustering arbitrary external corpuses at Profi.ru https://habr.com/post/428674/

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https://habr.com/company/yandex/blog/428700/

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Applying Machine Learning to classify an unsupervised text document https://towardsdatascience.com/applying-machine-learning-to-classify-an-unsupervised-text-document-e7bb6265f52

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Facebook open sourced Horizon, an end-to-end applied reinforcement learning platform built on #PyTorch 1.0. Horizon uses RL to optimize systems in large-scale production environments and we're excited to make it accessible to anyone using #RL at scale. https://code.fb.com/ml-applications/horizon/

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Semantic Segmentation of Seismic Reflection Images https://nikolasent.github.io/deeplearning/competitions/2018/10/24/Semantic-Segmentation-of-Seismic-Reflection-Images.html

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Introducing AdaNet: Fast and Flexible AutoML with Learning Guarantees https://ai.googleblog.com/2018/10/introducing-adanet-fast-and-flexible.html

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https://habr.com/company/hh/blog/427477/

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BMW Machine Learning Weekly — Week 02 https://towardsdatascience.com/bmw-machine-learning-weekly-week-02-229404823b19