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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 292 747 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 291 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 747 suscriptores.

Según los últimos datos del 07 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 317, y en las últimas 24 horas de -209, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.45%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.46% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 817 visualizaciones. En el primer día suele acumular 15 977 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 160.
  • 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 08 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.

292 747
Suscriptores
-20924 horas
-1 3687 días
-6 31730 días
Archivo de publicaciones
DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning https://www.nature.com/articles/s41598-018-38343-3

Реализация моделей seq2seq в Tensorflow https://habr.com/ru/post/440472/

GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image https://github.com/albertpumarola/GANimation

Introducing PlaNet: A Deep Planning Network for Reinforcement Learning https://ai.googleblog.com/2019/02/introducing-planet-deep-planning.html

Russian AI Cup 2018, история 9 места https://habr.com/ru/post/440574/

Box Convolution Layer for ConvNets This is a PyTorch implementation of the box convolution layer as introduced in the 2018 NeurIPS paper: https://github.com/shrubb/box-convolutions

Nature Machine Intelligence

Introduction to gradient boosting on decision trees with Catboost Today I would like to share my experience with open source machine learning library, based on gradient boosting on decision trees, developed by Russian search engine company — Yandex. https://towardsdatascience.com/introduction-to-gradient-boosting-on-decision-trees-with-catboost-d511a9ccbd14

The Ancient Secrets of Computer Vision University of Washington. Free course This class is a general introduction to computer vision. It covers standard techniques in image processing like filtering, edge detection, stereo, flow, etc. , as well as newer, machine-learning based computer vision. https://pjreddie.com/courses/computer-vision/

A Simple Baseline for Bayesian Deep Learning https://github.com/wjmaddox/swa_gaussian

Автономная езда по тротуару посредством OpenCV и Tensorflow https://habr.com/ru/post/439928/