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📈 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
Machine Learning Free Course with TensorFlow APIs by Google https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

We Can All Become Video Game Characters With This AI Video: https://www.youtube.com/watch?v=Y73iUAh56iI Paper: https://arxiv.org/abs/1904.08379

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Stand-Alone Self-Attention in Vision Models Paper: https://arxiv.org/abs/1906.05909

How to Implement GAN Hacks to Train Stable Generative Adversarial Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-code-generative-adversarial-network-hacks/

Artificial Intelligence In Healthcare | Examples Of AI In Healthcare https://www.youtube.com/watch?v=j6EB9HO6acE

A collection of various deep learning architectures, models, and tips https://github.com/rasbt/deeplearning-models

Bayesian Deep Learning Benchmarks https://github.com/OATML/bdl-benchmarks

Weight Agnostic Neural Networks https://weightagnostic.github.io/

Robustness beyond Security: Computer Vision Applications http://gradientscience.org/robust_apps/

A Gentle Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) https://machinelearningmastery.com/what-are-generative-adversarial-networks-gans/

Как мы создали систему оповещения о ядерной угрозе https://habr.com/ru/post/452356/

Language, trees, and geometry in neural networks https://pair-code.github.io/interpretability/bert-tree/

18 Impressive Applications of Generative Adversarial Networks (GANs) A Generative Adversarial Network, or GAN, is a type of neural network architecture for generative modeling