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 293 167 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 293 167 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.

293 167
Подписчики
-13124 часа
-1 4647 дней
-6 36630 день
Архив постов
Создай первую модель машинного обучения на Python. На это потребуется всего три дня интенсива! Подробности по ссылке 🔜 https://clc.to/L7lhPg Участие бесплатное! Chief Data Scientist в Skillbox и преподаватель МАИ Валентин Пановский поделится своими знаниями и практическим опытом. 🎁 Стань одним из лучших и получи грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

🔥 New Releases: PyTorch 1.2, torchtext 0.4, torchaudio 0.3, and torchvision 0.4 https://pytorch.org/blog/pytorch-1.2-and-domain-api-release/ https://github.com/pytorch/pytorch/releases

Video Understanding Using Temporal Cycle-Consistency Learning http://ai.googleblog.com/2019/08/video-understanding-using-temporal.html

U-GAT-IT: new model for unpaired image-to-image translation. New SOTA in unsupervised image generation arxiv.org/abs/1907.10830 https://github.com/taki0112/UGATIT

Make Delegation Work in Python https://www.fast.ai/2019/08/06/delegation/

GraphVite is a general graph embedding engine, dedicated to high-speed and large-scale embedding learning in various applications. https://github.com/DeepGraphLearning/graphvite

Начните осваивать профессию Data Scientist с нуля + получайте бонусы на обучение в августе! Новости про очередные достижения машинного обучения и нейросетей появляются каждый день, а значит пришло время для старта карьеры в Data Science! В онлайн-школе SkillFactory разработали целую специализацию “Data Scientist" https://clc.to/FofM0A с полной комплексной программой, созданной при содействии практиков отрасли, чтобы дать студентам именно те навыки, которые ожидают видеть работодатели у начинающих спецов. В рамках специализации вы сможете отработать все составляющие профессии Data Science: Python, машинное обучение, нейросети и deep learning, основы Big Data и Data engineering. Дополняет программу специально разработанный курс математики и статистики для Data Science и модуль менеджмента. 🔥 Узнайте подробности: https://clc.to/FofM0A

EfficientNet-EdgeTPU: Creating Accelerator-Optimized Neural Networks with AutoML http://ai.googleblog.com/2019/08/efficientnet-edgetpu-creating.html

TensorFlow Model Optimization Toolkit — float16 quantization halves model size https://medium.com/tensorflow/tensorflow-model-optimization-toolkit-float16-quantization-halves-model-size-cc113c75a2fa

A Gentle Introduction to CycleGAN for Image Translation https://machinelearningmastery.com/what-is-cyclegan/

CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Stanford University course https://www.youtube.com/playlist?list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq

Gradient Flow Algorithms for Density Propagation in Stochastic Systems https://arxiv.org/abs/1908.00533

Rapid research framework for PyTorch. The researcher's version of Keras https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning

spaCy meets PyTorch-Transformers: Fine-tune BERT, XLNet and GPT-2 https://explosion.ai/blog/spacy-pytorch-transformers

Wasserstein Robust Reinforcement Learning article:https://arxiv.org/abs/1907.13196v1 pdf: https://arxiv.org/pdf/1907.13196v1.pdf