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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 292 839 suscriptores, ocupando la posición 328 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 282 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 292 839 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.

292 839
Suscriptores
-18724 horas
-1 3257 días
-6 31430 días
Archivo de publicaciones
Mini Course in Deep Learning with PyTorch for AIMS https://github.com/Atcold/pytorch-Deep-Learning-Minicourse

MorphNet: Towards Faster and Smaller Neural Networks http://ai.googleblog.com/2019/04/morphnet-towards-faster-and-smaller.html

YoloV3 Implemented in TensorFlow 2.0 https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2

Take Your Best Selfie Automatically, with Photobooth on Pixel 3 http://ai.googleblog.com/2019/04/take-your-best-selfie-automatically.html

Week 8 (part c) CS294-158 Deep Unsupervised Learning (4/3/19) -- Ilya Sutskever https://www.youtube.com/watch?v=X-B3nAN7YRM

Основы Natural Language Processing для текста https://habr.com/ru/company/Voximplant/blog/446738/

How to Use Test-Time Augmentation to Improve Model Performance for Image Classification https://machinelearningmastery.com/how-to-use-test-time-augmentation-to-improve-model-performance-for-image-classification/

How to Configure Image Data Augmentation When Training Deep Learning Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-configure-image-data-augmentation-when-training-deep-learning-neural-networks/

Review: Residual Attention Network — Attention-Aware Features (Image Classification) https://towardsdatascience.com/review-residual-attention-network-attention-aware-features-image-classification-7ae44c4f4b8

How to Load Large Datasets From Directories for Deep Learning with Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-load-large-datasets-from-directories-for-deep-learning-with-keras/

Recurrent Neural Networks in Python https://www.youtube.com/watch?v=kZPRyeiaBnc

Make Money with Tensorflow 2.0 https://www.youtube.com/watch?v=WS9Nckd2kq0

Zero to Cohort Analysis in 60 Minutes https://data.valorep.com/posts/p1_zero_to_cohorts/

How to Get Started With Deep Learning for Computer Vision (7-Day Mini-Course) https://machinelearningmastery.com/how-to-get-started-with-deep-learning-for-computer-vision-7-day-mini-course/

How to Load and Visualize Standard Computer Vision Datasets With Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-load-and-visualize-standard-computer-vision-datasets-with-keras/

Introduction to Tensorflow 2.0 | Tensorflow 2.0 Features and Changes https://www.youtube.com/watch?v=3O-5DuqKaRo