ru
Feedback
Machinelearning

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

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 292 388 подписчиков, занимая 328 место в категории Технологии и приложения и 1 290 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 292 388 подписчиков.

Согласно последним данным от 08 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 274, а за последние 24 часа — -221, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.46%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.47% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 812 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 003 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 159.
  • 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 09 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.

292 388
Подписчики
-22124 часа
-1 3547 дней
-6 27430 день
Архив постов
Dimensionality Reduction For Dummies — Part 2: Laying The Bricks https://towardsdatascience.com/data-science/home

Playing Mortal Kombat with TensorFlow.js. Transfer learning and data augmentation https://blog.mgechev.com/2018/10/20/transfer-learning-tensorflow-js-data-augmentation-mobile-net/

How to analyze “Learning”: Short tour of Computational Learning Theory https://towardsdatascience.com/how-to-analyze-learning-short-tour-of-computational-learning-theory-9d93b15fc3e5

Curiosity and Procrastination in Reinforcement Learning https://ai.googleblog.com/2018/10/curiosity-and-procrastination-in.html

Deep Learning and Reinforcement Learning Summer School, Toronto 2018 video: http://videolectures.net/DLRLsummerschool2018_toronto/

How linear algebra is applied in machine learning. When you study an abstract subject like linear algebra, you may wonder: why do you need all these vectors and matrices? Well, if you study it with the purpose of doing ML, this is the answer for you: http://amp.gs/vtWx

Digging into Airbnb data: reviews sentiments, superhosts, and prices prediction (part1) Example of #AirBnB data research Link: https://towardsdatascience.com/digging-into-airbnb-data-reviews-sentiments-superhosts-and-prices-prediction-part1-6c80ccb26c6a

mmdetection mmdetection is an open source object detection toolbox based on PyTorch. It is a part of the open-mmlab project developed by Multimedia Laboratory, CUHK. Major features - Modular Design One can easily construct a customized object detection framework by combining different components. - Support of multiple frameworks out of box The toolbox directly supports popular detection frameworks, e.g. Faster RCNN, Mask RCNN, RetinaNet, etc. - Efficient All basic bbox and mask operations run on GPUs now. The training speed is about 5% ~ 20% faster than Detectron for different models. - State of the art This was the codebase of the MMDet team, who won the COCO Detection 2018 challenge. https://github.com/open-mmlab/mmdetection

Google 2019 research internships https://t.co/rxmLEPLsir

SOTAWHAT - A script to keep track of state-of-the-art AI research https://huyenchip.com/2018/10/04/sotawhat.html https://github.com/chiphuyen/sotawhat.

Top AI Interview Questions & Answers — Acing the AI Interview https://medium.com/acing-ai/top-ai-interview-questions-answers-acing-the-ai-interview-61bf52ca34d4

Introduction to forecasting with FB Prophet https://www.interviewqs.com/ddi_code_snippets/prophet_intro