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
How to train an algorithm to successfully pass the "Sonic The Hedgehog" game? Sergey Kolesnikov together with his team took the 4th place out of 900+ in the Open AI contest, and now is telling how to reach it. https://medium.com/swlh/at-the-speed-of-reinforcement-learning-an-openai-contest-story-6ed34fe7a3bb

Необычные материалы в робототехнике. У каждого робота должен быть блестящий металлический зад, это знают все. Но в реальных роботах металла не так уж и много — с ним соседствуют пластики, композиты и силикон, а порой и совсем нестандартные субстанции: http://amp.gs/hCG8

@robotics_channel — канал о робототехнике, искусственном разуме и сферах их применения. Регулярные новости, статьи, вакансии,
@robotics_channel — канал о робототехнике, искусственном разуме и сферах их применения. Регулярные новости, статьи, вакансии, обучающие курсы и полезные ресурсы.

Brilliant post on #CS and #Software about strategy and psychology of Software Development, which is highly applicable to Data Science too. “Imaginary Problems Are the Root of Bad Software” https://medium.com/s/story/imaginary-problems-d4f2921bd1b8

Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements Use news analytics to predict stock price performance 1st place - $25,000 2nd place - $20,000 3rd place - $15,000 4th through 7th place - $10,000 each This is a two-stage competition consisting of a Submission period and a Scoring period. In the Submission period, entrants will train their models in Kaggle Kernels. During the Scoring period, models submitted at the end of the submission period will be evaluated against regularly updated news and market data. Start Date: 9/25/2018 Rules Acceptance/Team Merger Deadline: 1/2/2019 Submission Deadline: 1/8/2019 After this date, we will not be taking any more submissions. You can sit back and watch the leaderboard unfold. Remember to select your two best submissions to be rescored. In this competition we will not auto-select your two submissions. End Date: 7/15/2019 https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-news

Geoffrey Hinton: The Foundations of Deep Learning https://www.youtube.com/watch?v=zl99IZvW7rE

How to Develop 1D Convolutional Neural Network Models for Human Activity Recognition https://machinelearningmastery.com/cnn-models-for-human-activity-recognition-time-series-classification/

deep learning object detection A paper list of object detection using deep learning. https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection

Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/