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 292 652 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 292 652 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.

292 652

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

292 692

Google Researchers Have a New Alternative to Traditional Neural Networks Say hello to the capsule network. https://www.technologyreview.com/the-download/609297/google-researchers-have-a-new-alternative-to-traditional-neural-networks/

292 692

Practical Deep Learning for Coders 2019 https://www.fast.ai/2019/01/24/course-v3/

292 692

Fitting a Neural Network Using Randomized Optimization in Python https://medium.com/@gkhayes/fitting-a-neural-network-using-randomized-optimization-in-python-71595de4ad2d

292 692

https://habr.com/ru/post/432444/

292 692

https://www.youtube.com/watch?v=1ct_P3IZow0

292 692

Summarized 14 NLP Research Breakthroughs You Can Apply To Your Business https://www.topbots.com/most-important-ai-nlp-research

292 692

Reading Minds with Deep Learning https://blog.floydhub.com/reading-minds-with-deep-learning/

292 692

Bayesian Neural Network Series Post 1: Need for Bayesian Neural Networks https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-1-need-for-bayesian-networks-e209e66b70b2 Post 2: Background Knowledge https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-2-background-knowledge-fdec6ac62d43

292 692

Хотите освоить машинное обучение и нейронные сети? Стремитесь к перспективной карьере Data Scientist’а? Машинное обучение необходимо в рабочих задачах? SkillFactory открывают набор на онлайн-курс "Практический Machine Learning" → https://goo.gl/n5KWHJ. На курсе делают упор на практику и только потом переходят к теории. Под руководством data scientist’а с опытом работы в международной корпорации вы на практике освоите все современные методы машинного обучения и научитесь работать с нейронными сетями. Для обучения на курсе вам не нужно никаких дополнительных знаний, включая обширные познания в программировании. Вы сможете уверенно использовать методы машинного обучения через 11 недель!

292 692

How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-62acf5b143d0

292 692

Understanding data https://towardsdatascience.com/what-is-data-8f94ae3a56b4

292 692

Understanding Convolutional Neural Networks through Visualizations in PyTorch Explanation of how #CNN works Link: https://towardsdatascience.com/understanding-convolutional-neural-networks-through-visualizations-in-pytorch-b5444de08b91 #PyTorch #nn #DL

292 692

Soft Actor-Critic: Deep Reinforcement Learning for Robotics https://ai.googleblog.com/2019/01/soft-actor-critic-deep-reinforcement.html

292 692

https://habr.com/ru/post/436628/

292 692

Auto-DeepLab: Fei-Fei Li & Alan Yuille on Semantic Image Segmentation https://medium.com/syncedreview/auto-deeplab-fei-fei-li-alan-yuille-on-semantic-image-segmentation-f2f2ab9795d5

292 692

“Interesting” Projections — Where PCA Fails. https://towardsdatascience.com/interesting-projections-where-pca-fails-fe64ddca73e6

292 692

https://habr.com/ru/post/436088/

292 692

Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements https://towardsdatascience.com/aifortrading-2edd6fac689d

292 692

Deep Reinforcement Learning Algorithms with PyTorch https://github.com/p-christ/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch

292 692

Padam: Closing the Generalization gap of adaptive gradient methods in training deep neural networks https://github.com/yashkant/Padam-Tensorflow