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 291 Технологии и приложения328...

📈 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

21 817

Просмотры поста

~ 15 97724 часа

~ 17 79548 часов

7.45%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

292 759

Deep Reinforcement Learning with TensorFlow 2.0 http://inoryy.com/post/tensorflow2-deep-reinforcement-learning/

292 759

A Visual Exploration of Gaussian Processes https://distill.pub/2019/visual-exploration-gaussian-processes/

292 759

Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Winter 2019 | Lecture 19 – Bias in AI https://www.youtube.com/watch?v=XR8YSRcuVLE

292 759

New Google Brain Optimizer Reduces BERT Pre-Training Time From Days to Minutes https://medium.com/syncedreview/new-google-brain-optimizer-reduces-bert-pre-training-time-from-days-to-minutes-b454e54eda1d

292 759

A Gentle Introduction to Channels First and Channels Last Image Formats for Deep Learning https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-channels-first-and-channels-last-image-formats-for-deep-learning/

292 759

Who Will Win the Game of Thrones? Data visualization tool, had a little fun visualizing the probability of each main character ending up on the Iron Throne, calculated using the latest odds published on the betting site Bovada. https://towardsdatascience.com/who-will-win-the-game-of-thrones-fbde8434c94b

292 759

Build XGBoost / LightGBM models on large datasets — what are the possible solutions? https://towardsdatascience.com/build-xgboost-lightgbm-models-on-large-datasets-what-are-the-possible-solutions-bf882da2c27d

292 759

Capturing Special Video Moments with Google Photos http://ai.googleblog.com/2019/04/capturing-special-video-moments-with.html

292 759

Stanford CS230: Deep Learning lectures : https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb https://www.youtube.com/watch?v=PySo_6S4ZAg&list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb&index=2&t=44s

292 759

Using Deep Learning to Improve Usability on Mobile Devices http://ai.googleblog.com/2019/04/using-deep-learning-to-improve.html

292 759

Open-sourcing PyTorch-BigGraph for faster embeddings of extremely large graphs https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-pytorch-biggraph-for-faster-embeddings-of-extremely-large-graphs/ https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph

292 759

Word2vec в картинках https://habr.com/ru/post/446530/

292 759

Beautiful Gooey Simulations, Now 10 Times Faster https://www.youtube.com/watch?v=-jL2o_15s1E

292 759

Protecting networks against adversial attacks https://medium.com/@lj94sm/protecting-networks-against-adversial-attacks-7fd3e2be15af

292 759

How to Load, Convert, and Save Images With the Keras API https://machinelearningmastery.com/how-to-load-convert-and-save-images-with-the-keras-api/

292 759

CS234: Reinforcement Learning Winter 2019 playlist : https://www.youtube.com/watch?v=FgzM3zpZ55o&list=PLoROMvodv4rOSOPzutgyCTapiGlY2Nd8u course: http://web.stanford.edu/class/cs234/index.html

292 759

NeuroSAT: An AI That Learned Solving Logic Problems https://www.youtube.com/watch?v=luwP75lPExo

292 759

Deep Learning and SAR Applications https://towardsdatascience.com/deep-learning-and-sar-applications-81ba1a319def

292 759

From Attention in Transformers to Dynamic Routing in Capsule Nets https://staff.fnwi.uva.nl/s.abnar/?p=108

292 759

Машинное обучение проникло во все сферы; теперь заказчики поголовно хотят использовать его возможности в своих проектах. Приходится срочно осваивать методы machine learning и обучение нейросетей, но самому разобраться в многообразии информации бывает сложно. Многие платные и бесплатные курсы страдают излишней академичностью и по месяцу рассказывают о теории, прежде чем перейти наконец к практике. В Skillfactory вместе с опытными data scientist’ами проводят курс “Практический Machine Learning” http://bit.ly/2GRmdyn , в котором студенты с первого занятия начинают обучать модели машинного обучения, от простого к более сложному, попутно разбираясь в теории. За 11 недель в интенсивном темпе участники решают все типовые задачи машинного обучения, осваивают методы оценки и оптимизации, участвуют в 2 соревнованиях на kaggle и знакомятся с основами нейросетей. Кстати, сегодня - последний день распродаж в Skillfactory, успейте забронировать место на курсе со скидкой 30%!