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 282 Технологии и приложения328...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 292 839 подписчиков, занимая 328 место в категории Технологии и приложения и 1 282 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 292 839 подписчиков.

Согласно последним данным от 06 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 314, а за последние 24 часа — -187, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.37%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.45% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 579 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 15 979 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 07 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.

292 839

Подписчики

-18724 часа

-1 3257 дней

-6 31430 день

21 579

Просмотры поста

~ 15 97924 часа

~ 17 85348 часов

7.37%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

292 878

DeepMind Made a Math Test For Neural Networks https://www.youtube.com/watch?v=f9z1I_81_Q4

292 878

Learning Perceptually-Aligned Representations via Adversarial Robustness Article: https://arxiv.org/abs/1906.00945 Github: https://github.com/MadryLab/robust_representations

292 878

How to Perform Face Detection with Deep Learning in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-face-detection-with-classical-and-deep-learning-methods-in-python-with-keras/

292 878

How Computers SeeIntroduction to Convolutional Neural Networks

292 878

Integrating TVM into PyTorch https://tvm.ai/2019/05/30/pytorch-frontend

292 878

InstaNAS: Instance-aware Neural Architecture Search https://hubert0527.github.io/InstaNAS/

292 878

A Gentle Introduction to Deep Learning for Face Recognition https://machinelearningmastery.com/introduction-to-deep-learning-for-face-recognition/

292 878

Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization Link: https://arxiv.org/abs/1905.09788

292 878

EfficientNets EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks link: https://arxiv.org/abs/1905.11946.

292 878

How to Train an Object Detection Model to Find Kangaroos in Photographs (R-CNN with Keras) https://machinelearningmastery.com/how-to-train-an-object-detection-model-with-keras/

292 878

SimpleSelfAttention The purpose of this repository is two-fold: -demonstrate improvements brought by the use of a self-attention layer in an image -classification model. introduce a new layer which I call SimpleSelfAttention https://github.com/sdoria/SimpleSelfAttention

292 878

AlphaFold: Использование ИИ для научных открытий https://habr.com/ru/company/otus/blog/453848/

292 878

Arbitrary Style Transfer with Style-Attentional Networks https://dypark86.github.io/SANET/

292 878

Augmented Neural ODEs Github: https://github.com/EmilienDupont/augmented-neural-odes Article: https://arxiv.org/abs/1904.01681

292 878

Unsupervised Learning with Graph Neural Networks video: http://www.ipam.ucla.edu/programs/workshops/workshop-iv-deep-geometric-learning-of-big-data-and-applications/?tab=schedule guide: http://helper.ipam.ucla.edu/publications/glws4/glws4_15546.pdf

292 878

How to Perform Object Detection With YOLOv3 in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-object-detection-with-yolov3-in-keras/

292 878

How degenerate is the parametrization of neural networks with the ReLU activation function? https://arxiv.org/abs/1905.09803

292 878

illustrated Artificial Intelligence cheatsheets covering the content of the CS 221 class Link: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/ Reflex-based models with Machine Learning: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/cheatsheet-reflex-models

292 878

COBRA: Data-Efficient Model-Based RL through Unsupervised Object Discovery and Curiosity-Driven Exploration https://arxiv.org/abs/1905.09275

292 878

Torchvision 0.3: segmentation, detection models, new datasets https://pytorch.org/blog/torchvision03/