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 275 Технологии и приложения332...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 294 258 подписчиков, занимая 332 место в категории Технологии и приложения и 1 275 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 294 258 подписчиков.

Согласно последним данным от 29 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 445, а за последние 24 часа — -277, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.73%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.47% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 22 736 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 089 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 175.
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 30 июня, 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.

294 258

Подписчики

-27724 часа

-1 6347 дней

-6 44530 день

22 736

Просмотры поста

~ 16 08924 часа

~ 18 01248 часов

7.73%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

294 258

16 февраля приглашаем на онлайн-трансляцию Avito Analytics meetup #9. Аналитики из Авито, VK и EXPF поделятся опытом оценки пользовательского контента и построения репутационной системы, расскажут, как отчёты по метрикам позволяют видеть ущерб сразу в денежном эквиваленте и зачем применять методы сокращения дисперсии. Зарегистрируйтесь, чтобы получить напоминание о трансляции. Реклама. ООО «Авито Тех». LdtCKaTeL

294 258

❓Хотите стать специалистом по компьютерному зрению? Сделайте первые шаги на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение». 🔥9 февраля в 20:00 мск пройдет открытый урок «Kornia — убийца OpenCV?». На занятии мы обсудим дифференцируемую библиотеку Computer Vision — Kornia. Вы узнаете: - Почему Kornia применяется в обучении нейронных сетей и PyTorch, а OpenCV — нет - За счет чего Kornia работает в разы быстрее, чем OpenCV - Какие продвинутые функции потерь и алгоритмы для моделей CV предоставляет Kornia - Как написать алгоритм, которые автоматически сшивает несколько фотографий в панорамный снимок - Почему Kornia — это лучший инструмент для задач, связанных с геометрией изображений 🧑‍💻 Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/VJV2/

294 258

Только до конца месяца дарим 3 курса по IT за 0 рублей вместо 23 500! У тебя всегда 💡 много возможностей. Брать их или нет - решать тебе. Забирать свой пак можно тут 👌

294 258

🤖 Погружаемся с нуля в Data Science — перспективную и крайне востребованность область. В преддверии запуска специализации «Machine Learning» приглашаем вас на бесплатный урок онлайн-курса. 👉 Тема урока: Легкий старт в Data Science. На занятии мы разберем основы Машинного Обучения и поговорим о такой востребованной области, как Data Science. 📌 В результате занятия вы: — Изучите основные подходы и принципы методов машинного обучения. — Примените знания на практике — обучите свою первую ML-модель для решения задачи классификации. 👉 Не упустите шанс сделать первый шаг в Data Science! Для участия зарегистрируйтесь https://otus.pw/THXE/

294 258

Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: • Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе. • Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании. • Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков. • Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли. • Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах. • Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы. Запишитесь на бесплатную консультацию. Кураторы определят ваш уровень языка и расскажут подробнее про обучение.

294 258

Как не забывать теорию Deep Learning и учить новое? Можно подписаться на канал DeepSchool. В нем вы найдете - короткие посты с теорией; - разборы статей; - советы по обучению сетей; - вопросы с собеседований; - и обзоры фреймворков. Вот примеры полезных постов: 1. Обзор ключевых идей MobileNet — что делает эту архитектуру столь эффективной 2. Инструкция : как ускорить разметку изображений при помощи CVAT и FiftyOne 3. Что такое attention 4. Об асинхронности вычислений на GPU 5. Вопрос с собеседования на дообучение сегментационной модели Подписывайтесь, чтобы не забывать теорию Deep Learning и учить новое :)

294 258

Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые технологии, а кто недостаточно заботится о сотрудниках. Опрос займёт не больше 5 минут, среди участников будет разыгран iPhone 14 Pro Max (всё честно, правда разыграем, правила тут). 👉Пройти опрос