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 283 Технологии и приложения326...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 293 306 подписчиков, занимая 326 место в категории Технологии и приложения и 1 283 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 293 306 подписчиков.

Согласно последним данным от 03 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 469, а за последние 24 часа — -218, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.32%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.77% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 487 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 937 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 169.
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 04 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.

293 306

Подписчики

-21824 часа

-1 5287 дней

-6 46930 день

21 487

Просмотры поста

~ 16 93724 часа

~ 18 77448 часов

7.32%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

293 297

🍌 BANANAS: Bayesian Optimization with Neural Architectures for Neural Architecture Search article: https://arxiv.org/abs/1910.11858 code: https://github.com/naszilla/bananas medium: https://medium.com/reality-engines/bananas-a-new-method-for-neural-architecture-search-192d21959c0c

293 297

✏️ Multi-Graph Transformer for Free-Hand Sketch Recognition https://github.com/PengBoXiangShang/multigraph_transformer Paper: https://arxiv.org/abs/1912.11258v1

293 297

WELCOME TO THE DALI DATASET: a large Dataset of synchronised Audio, LyrIcs and vocal notes. https://github.com/gabolsgabs/DALI Paper: http://ismir2018.ircam.fr/doc/pdfs/35_Paper.pdf Learning Singing From Speech https://arxiv.org/abs/1912.10128v1

293 297

Develop an Intuition for Severely Skewed Class Distributions https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-intuition-skewed-class-distributions/

293 297

HSE Faculty of Computer Science and Yandex launch registration for the 3rd International Data Analysis Olympiad (IDAO 2020) ⚡️The platinum partner of IDAO 2020 is QIWI Russia The Olympiad includes 2 parts: 📍Online Stage, 15 January – 11 February2020 📍Offline stage (Final), which will be held on 2–5 April in Yandex office, Moscow. 🌟We are calling for the world’s best teams! Winners and prize-holders of IDAO 2020 will receive valuable prizes and gifts. Learn more: https://idao.world/

293 297

RepPoints: Point Set Representation for Object Detection Github: https://github.com/microsoft/RepPoints Article: https://arxiv.org/abs/1904.11490 @ai_machinelearning_big_data

293 297

Horovod is a distributed deep learning training framework for TensorFlow, Keras, PyTorch, and Apache MXNet https://github.com/horovod/horovod https://lfai.foundation/press-release/2018/12/13/lf-deep-learning-welcomes-horovod-distributed-training-framework-as-newest-project/

293 297

Using a Convolutional Neural Network to Play Conway's Game of Life with Keras https://kylewbanks.com/blog/conways-game-of-life-convolutional-neural-network-keras GIthub: https://github.com/KyleBanks/conways-gol-cnn Habr: https://habr.com/ru/post/481544/ @ai_machinelearning_big_data

293 297

Speeding up model with fusing batch normalization and convolution http://learnml.today/speeding-up-model-with-fusing-batch-normalization-and-convolution-3

293 297

A new open benchmark for speech recognition with limited or no supervision https://ai.facebook.com/blog/a-new-open-benchmark-for-speech-recognition-with-limited-or-no-supervision/ Code and dataset: https://ai.facebook.com/tools/libri-light Full paper: https://arxiv.org/abs/1912.07875

293 297

ALBERT: A Lite BERT for Self-Supervised Learning of Language Representations https://ai.googleblog.com/2019/12/albert-lite-bert-for-self-supervised.html Github: https://github.com/google-research/ALBERT

293 297

VizSeq: A visual analysis toolkit for accelerating text generation research https://ai.facebook.com/blog/vizseq-a-visual-analysis-toolkit-for-accelerating-text-generation-research/ Code: https://github.com/facebookresearch/vizseq Learn more about Vizseq : https://facebookresearch.github.io/vizseq/

293 297

Generative Teaching Networks: Accelerating Neural Architecture Search by Learning to Generate Synthetic Training Data https://eng.uber.com/generative-teaching-networks/ Paper: https://arxiv.org/abs/1912.07768

293 297

TensorFlow 2 Tutorial: Get Started in Deep Learning With tf.keras https://machinelearningmastery.com/tensorflow-tutorial-deep-learning-with-tf-keras/

293 297

Best of Machine Learning in 2019: Reddit Edition https://heartbeat.fritz.ai/best-of-machine-learning-in-2019-reddit-edition-5fbb676a808

293 297

Improving Out-of-Distribution Detection in Machine Learning Models https://ai.googleblog.com/2019/12/improving-out-of-distribution-detection.html Dataset: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/genomics_ood Paper: https://arxiv.org/abs/1906.02845 @ai_machinelearning_big_data

293 297

Results for Standard Classification and Regression Machine Learning Datasets https://machinelearningmastery.com/results-for-standard-classification-and-regression-machine-learning-datasets/ @ArtificialIntelligencedl

293 297

Польза big data для медицины: случай в Лурдском медицинском центре Богоматери в Нью-Джерси. В то время как пациент проходил обследование из-за нового приступа судороги, вызванного пропущенным приемом лекарств, врачи обнаружили, что мужчина имеет куда более серьезную проблему со здоровьем: фибрилляция предсердий. Диагноз удалось поставить благодаря тому, что сотрудники отделения получили доступ к телефону пациента, а именно к приложению, сопряженному с его фитнес-трекером. Данные с приложения оказались ключевым фактором в определении диагноза, ведь на момент обследования у мужчины никаких сердечных отклонений обнаружено не было. Как еще специалисты используют большие данные? Запишись в SkillFactory на полный курс по Data Science. Здесь для обучения уже подготовили много-много практических заданий по Python, Math&Stat, Machine Learning, менеджменту ー спустя всего год ты будешь готов к старту успешной карьеры в Data Science! Хотите учиться, практикуя? Узнайте подробности: https://clc.to/jeBkxg А в честь наступающего Нового Года🎁 исполняем желания и раздаём подарки – до 23 декабря скидка на курс -40%!

293 297

Arithmetic, Geometric, and Harmonic Means for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/arithmetic-geometric-and-harmonic-means-for-machine-learning/

293 297

T5: Text-To-Text Transfer Transformer Github: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer Paper: https://arxiv.org/abs/1910.10683 @ai_machinelearning_big_data