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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

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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 293 089 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 293 089 suscriptores.

Según los últimos datos del 05 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 348, y en las últimas 24 horas de -139, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.34%. 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 21 515 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 015 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 161.
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 06 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.

293 089

Suscriptores

-13924 horas

-1 4157 días

-6 34830 días

21 515

Visitas de la publicación

~ 16 01524 horas

~ 17 77348 horas

7.34%

Tasa de compromiso

~ 6

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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On-Device, Real-Time Hand Tracking with MediaPipe http://ai.googleblog.com/2019/08/on-device-real-time-hand-tracking-with.html

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A Gentle Introduction to StyleGAN the Style Generative Adversarial Network https://machinelearningmastery.com/introduction-to-style-generative-adversarial-network-stylegan/

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Using The Super-Resolution Convolutional Neural Network for Image Restoration https://medium.com/datadriveninvestor/using-the-super-resolution-convolutional-neural-network-for-image-restoration-ff1e8420d846

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Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure Code: https://github.com/jason9693/MusicTransformer-tensorflow2.0 Article: https://arxiv.org/abs/1809.04281

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ai ,machine learning • 1146 leaderboards • 1223 tasks • 1105 datasets • 14779 papers with code https://paperswithcode.com/sota

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Joint Speech Recognition and Speaker Diarization via Sequence Transduction http://ai.googleblog.com/2019/08/joint-speech-recognition-and-speaker.html

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Synthetic Celebrity Faces at 128x128 Resolution After Tuning Generated by the Progressive Growing GAN How to Train a Progressive Growing GAN in Keras for Synthesizing Faces https://machinelearningmastery.com/how-to-train-a-progressive-growing-gan-in-keras-for-synthesizing-faces/

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Accelerated CNN Training Through Gradient Approximation https://arxiv.org/abs/1908.05460

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Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта! У вас уже есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python? Повысьте компетенции и получите практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей! В SkillFactory открыт новый набор на курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/6onwXA разработанный при поддержке NVIDIA Corporation. Проекты, над которыми вы будете работать, включают: ● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр; ● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов; ● разработку нейросетевого чат-бота; ● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN; ● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма. Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими. 🔥 Жаркая новость: супер-скидки Августа -30%, узнайте подробности: https://clc.to/6onwXA

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Awesome Machine Learning A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language). libraries: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning books: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md

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How technology impacts the way of producing and consuming food at AGRO & TECH conference by Sistema_VC Founders of startups from the UK, the Netherlands and Russia will talk about how AI provides people with better nutrition and globally helps fighting hunger. You will learn how agriculture and tech interact and network with startup founders, innovation managers, investors and the media in the industry. Place: Moscow, Kollektiv Space, Bol'shoy Znamenskiy 2s3, metro Kropotkinskaya Date: August 21st, 6 pm Register free: https://is.gd/JgvmUA

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How vFlat used the TFLite GPU delegate for real time inference to scan books https://medium.com/tensorflow/how-vflat-used-the-tflite-gpu-delegate-for-real-time-inference-to-scan-books-df3bb86a4eb7

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New advances in natural language processing to better connect people https://ai.facebook.com/blog/new-advances-in-natural-language-processing-to-better-connect-people

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VisualBERT: A Simple and Performant Baseline for Vision and Language https://arxiv.org/abs/1908.03557

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How to Implement Progressive Growing GAN Models in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-progressive-growing-gan-models-in-keras/

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Project Euphonia’s Personalized Speech Recognition for Non-Standard Speech http://ai.googleblog.com/2019/08/project-euphonias-personalized-speech.html

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Collaborative Multi-Agent Dialogue Model Training Via Reinforcement Learning https://eng.uber.com/research/collaborative-multi-agent-dialogue-model-training-via-reinforcement-learning/ article: https://arxiv.org/pdf/1907.05507.pdf

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The Best of AI: New Articles Published This Month (July 2019) https://blog.sicara.com/07-2019-best-ai-new-articles-this-month-3e1fa3f6c321

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A Finnish News Corpus for Named Entity Recognition https://arxiv.org/abs/1908.04212

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New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodies in Seismic Images: SOTA (1st place) at TGS Salt Identification Challenge. Github: https://github.com/ybabakhin/kaggle_salt_bes_phalanx ArXiV: https://arxiv.org/abs/1904.04445 #GCPR2019 #Segmentation #CV