Machinelearning

Открыть в Telegram

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

Больше

Сеть:Machinelearning Россия1 276 Технологии и приложения326...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 293 260 подписчиков, занимая 326 место в категории Технологии и приложения и 1 276 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 293 260 подписчиков.

Согласно последним данным от 04 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 366, а за последние 24 часа — -131, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.62% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 569 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 480 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 168.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как openai, claude, api, gemini, контекст.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 05 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

293 260

Подписчики

-13124 часа

-1 4647 дней

-6 36630 день

21 569

Просмотры поста

~ 16 48024 часа

~ 18 29048 часов

7.35%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

293 258

A Gentle Introduction to Linear Regression With Maximum Likelihood Estimation https://machinelearningmastery.com/linear-regression-with-maximum-likelihood-estimation/

293 258

ICCV 2019 papers open access http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019.py Workshops: http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019_workshops/menu.py

293 258

Разработчики из России сделали нейросеть, которая отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах. Идея о небелковых авторах новостей не нова. Многие из вас наверняка уже читали тексты сгенерированные нейросетями. И сейчас я вам хочу рассказать про Signum.ai. Их система ИИ в режиме реального времени анализирует более 300 тысяч площадок (форумы, блоги, аккаунты в соцсетях) и отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах. По своей сути Signum.ai — это аналитические дайджесты, которые мне очень напоминают рассылку Business Insider Intelligence. Тут ML технологии сосредоточены не на красоте повествования, а на ценности содержимого. Советую вам всем посмотреть на Signum.ai и поддержать отечественного производителя своим любопытством.

293 258

Learning to Smell: Using Deep Learning to Predict the Olfactory Properties of Molecules https://ai.googleblog.com/2019/10/learning-to-smell-using-deep-learning.html Machine Learning for Scent: Learning Generalizable Perceptual Representations of Small Molecules https://arxiv.org/abs/1910.10685

293 258

Deepfake Detection Challenge: AWS and new academics join, initial data set released https://ai.facebook.com/blog/deepfake-detection-challenge-aws-and-new-academics-join/ The Deepfake Detection Challenge (DFDC) Preview Dataset https://arxiv.org/abs/1910.08854?fbclid=IwAR2F6Z-BVoxoc9TlhUYIx-yMkMF9XzkbWj38Hj0HYK5tFJ6zYNXfwUzsP6w https://deepfakedetectionchallenge.ai/?fbclid=IwAR0b0AhrWFUMzwOaZuZMhv8UVrCu7Jcfj5_I66rwvL54089bI4ysNNYWbz4

293 258

Audio and Visual Quality Measurement using Fréchet Distance http://ai.googleblog.com/2019/10/audio-and-visual-quality-measurement.html

293 258

Успейте на акцию со скидками 40% и осваивайте самую востребованную технологию искусственного интеллекта на выгодных условиях! Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw (при поддержке NVIDIA Corporation). Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др. Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений. Узнайте больше о возможностях: https://clc.to/7KlVNw

293 258

Graph Representation Learning https://grlearning.github.io/papers/ Awesome Graph Classification https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification

293 258

A Gentle Introduction to Cross-Entropy for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/cross-entropy-for-machine-learning/

293 258

Benchmarking Transformers: PyTorch and TensorFlow https://medium.com/huggingface/benchmarking-transformers-pytorch-and-tensorflow-e2917fb891c2

293 258

Naive Bayes Classifier From Scratch in Python https://machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/

293 258

Video Architecture Search http://ai.googleblog.com/2019/10/video-architecture-search.html Evolving Space-Time Neural Architectures for Videos https://github.com/google-research/google-research/tree/master/evanet Tiny Video Networks https://arxiv.org/abs/1910.06961

293 258

Open-sourcing ReAgent, a modular, end-to-end platform for building reasoning systems https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-reagent-a-platform-for-reasoning-systems/ interactive tutorial: http://reagent.ai/rasp_tutorial.html

293 258

Deep recommender models using PyTorch https://github.com/maciejkula/spotlight

293 258

Solving Rubik’s Cube with a Robot Hand https://openai.com/blog/solving-rubiks-cube/ paper: https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/papers/solving-rubiks-cube.pdf video: https://www.youtube.com/playlist?list=PLOXw6I10VTv9HODt7TFEL72K3Q6C4itG6

293 258

How-to Get Started with Machine Learning on Arduino https://medium.com/tensorflow/how-to-get-started-with-machine-learning-on-arduino-7daf95b4157 TensorFlow Lite for Microcontrollers https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro TensorFlow Lite for Microcontrollers https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers/overview

293 258

Open-sourcing mvfst-rl, a research platform for managing network congestion with reinforcement learning https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-mvfst-rl-a-research-platform-for-managing-network-congestion-with-reinforcement-learning/ code: https://github.com/facebookresearch/mvfst-rl

293 258

A collection of infrastructure and tools for research in neural network interpretability https://github.com/tensorflow/lucid

293 258

A Gentle Introduction to Information Entropy https://machinelearningmastery.com/what-is-information-entropy/

293 258

Benchmarking Every Open Source Model https://sotabench.com