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

292 752

How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

292 752

The Startups Disrupting Retail at The New Retail Conference by Sistema_VC Face recognition for retail, AI-driven windows and stocks, personalised offer for each customer in the store as if they were shopping online. Register to know how all these functions in the modern shops. Among speakers there are founders of successful startups from USA, Israel, UK. Place: Moscow, Tablica co-working, Novoslobodskaya 16. Date: April 3rd, 6 pm Register free: https://goo.gl/2zc5Nw

292 752

BMSG-GAN https://github.com/akanimax/BMSG-GAN

292 752

Unifying Physics and Deep Learning with TossingBot http://ai.googleblog.com/2019/03/unifying-physics-and-deep-learning-with.html

292 752

How to Evaluate Pixel Scaling Methods for Image Classification With Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-evaluate-pixel-scaling-methods-for-image-classification/

292 752

Variational inference for Bayesian neural networks https://krasserm.github.io/2019/03/14/bayesian-neural-networks/

292 752

Simulated Policy Learning in Video Models http://ai.googleblog.com/2019/03/simulated-policy-learning-in-video.html

292 752

Deep Learning Explainability: Hints from Physics https://towardsdatascience.com/deep-learning-explainability-hints-from-physics-2f316dc07727

292 752

Machine Learning Mind Map https://www.thelearningmachine.ai/ml

292 752

Deep Learning Examples https://developer.nvidia.com/deep-learning-examples

292 752

6.883 Science of Deep Learning: Bridging Theory and Practice -- Spring 2018 https://people.csail.mit.edu/madry/6.883/

292 752

Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 1 - Class Introduction and Logistics https://www.youtube.com/watch?v=PySo_6S4ZAg

292 752

MIT 6.S191: Visualization for Machine Learning (Google Brain) https://www.youtube.com/watch?v=ulLx2iPTIcs

292 752

Программа математики давно пройдена, но пробелы в знаниях все еще тормозят проф.рост? Пройдите обучение на курсе "Математика и статистика для Data Science" и получите возможность уверенно решать нетиповые задачи. Во время обучения вы на примере увидите, как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Забронируйте место на курсе сегодня и получите скидку 20% на обучение → http://bit.ly/2HF8ES0

292 752

How to Load and Manipulate Images for Deep Learning in Python With PIL/Pillow https://machinelearningmastery.com/how-to-load-and-manipulate-images-for-deep-learning-in-python-with-pil-pillow/

292 752

8 Excellent Pretrained Models to get you Started with Natural Language Processing (NLP) https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/pretrained-models-get-started-nlp/

292 752

Adaptive - and Cyclical Learning Rates using PyTorch The Learning Rate (LR) is one of the key parameters to tune. Using PyTorch, we’ll check how the common ones hold up against CLR! https://medium.com/@thomas_dehaene/adaptive-and-cyclical-learning-rates-using-pytorch-2bf904d18dee

292 752

Stanford Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Course (Review) https://machinelearningmastery.com/stanford-convolutional-neural-networks-for-visual-recognition-course-review/

292 752

Measuring the Limits of Data Parallel Training for Neural Networks http://ai.googleblog.com/2019/03/measuring-limits-of-data-parallel.html

292 752

A Complete Exploratory Data Analysis and Visualization for Text Data https://towardsdatascience.com/a-complete-exploratory-data-analysis-and-visualization-for-text-data-29fb1b96fb6a