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 292 747 подписчиков, занимая 328 место в категории Технологии и приложения и 1 291 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 292 747 подписчиков.

Согласно последним данным от 07 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 317, а за последние 24 часа — -209, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.45%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.46% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 817 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 15 977 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 160.
  • 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 08 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.

292 747
Подписчики
-20924 часа
-1 3687 дней
-6 31730 день
Архив постов
How to Improve Performance With Transfer Learning for Deep Learning Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-improve-performance-with-transfer-learning-for-deep-learning-neural-networks/

Intuitive Deep Learning Part 1a: Introduction to Neural Networks What is Deep Learning? A very gentle and intuitive introduction to Neural Networks and how they work! https://towardsdatascience.com/intuitive-deep-learning-part-1a-introduction-to-neural-networks-aaeb3a1500df

The Best of AI: New Articles Published This Month (January 2019) 10 data articles handpicked by the Sicara team, just for you https://blog.sicara.com/01-2019-best-ai-new-articles-this-month-8e2113fbd17b

The Quick Python Book 2018

Designing non-linear navigation for machine learning and topic modeling experiences https://uxdesign.cc/designing-non-linear-navigation-for-machine-learning-and-topic-modeling-experiences-4ee969875ebe

Improving Evolutionary Strategies with Generative Neural Networks https://arxiv.org/abs/1901.11271

Искусственные нейронные сети выращивают навигационные клетки как в мозге https://habr.com/ru/post/438526/

Predicting Kickstarter Campaign Success with Gradient Boosted Decision Trees: A Machine Learning Classification Problem https://medium.com/@rileypredum/predicting-kickstarter-campaign-success-with-gradient-boosted-decision-trees-a-machine-learning-23077436c5f7

Browse state-of-the-art 509 leaderboards • 963 tasks • 700 datasets • 8598 papers with code https://paperswithcode.com/sota

Interactive Controls in Jupyter Notebooks How to use interactive IPython widgets to enhance data exploration and analysis https://towardsdatascience.com/interactive-controls-for-jupyter-notebooks-f5c94829aee6

Machine Learning with TensorFlow

How to build an image classifier with greater than 97% accuracy https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-the-best-image-classifier-3c72010b3d55

Google Researchers Have a New Alternative to Traditional Neural Networks Say hello to the capsule network. https://www.technologyreview.com/the-download/609297/google-researchers-have-a-new-alternative-to-traditional-neural-networks/