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 292 Технологии и приложения328...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 292 329 подписчиков, занимая 328 место в категории Технологии и приложения и 1 292 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 292 329 подписчиков.

Согласно последним данным от 09 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 200, а за последние 24 часа — -193, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.33%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.53% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 439 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 173 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 154.
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 10 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.

292 329

Подписчики

-19324 часа

-1 2987 дней

-6 20030 день

21 439

Просмотры поста

~ 16 17324 часа

~ 17 79848 часов

7.33%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

292 341

Introducing the Unrestricted Adversarial Examples Challenge https://ai.googleblog.com/2018/09/introducing-unrestricted-adversarial.html

292 341

GMM-UBM и алгоритма MAP adaptation https://habr.com/post/420515/

292 341

Highlights from the European Conference on Computer Vision 2018 https://blog.alookanalytics.com/2018/09/12/highlights-from-the-european-conference-on-computer-vision-2018/

292 341

Healthcare Dataset with #PySpark Back to some #BigData stuff: article about quick-and-dirty development of prediction algorithm using #Spark engine. Link: https://towardsdatascience.com/healthcare-dataset-with-spark-6bf48019892b

292 341

Simple introduction to the ALU for neural networks: explanation, physical meaning and implementation https://habr.com/post/422777/

292 341

Lite Intro into Reinforcement Learning https://towardsdatascience.com/lite-intro-into-reinforcement-learning-857ca5c924d9?gi=692d05ca6c3d

292 341

Conceptual Captions: A New Dataset and Challenge for Image Captioning https://ai.googleblog.com/2018/09/conceptual-captions-new-dataset-and.html

292 341

Analysis of the tonality of texts using convolutional neural networks https://habr.com/company/mailru/blog/417767/

292 341

Google launches new search engine to help scientists find the datasets they need https://www.theverge.com/2018/9/5/17822562/google-dataset-search-service-scholar-scientific-journal-open-data-access

292 341

Intel AI Interview Questions — Acing the AI Interview https://medium.com/acing-ai/intel-ai-interview-questions-acing-the-ai-interview-d4a62dbb593c

292 341

11-485/785 Introduction to Deep Learning Fall 2018 http://deeplearning.cs.cmu.edu/

292 341

Глагол «грокать», придуманный фантастом Робертом Хайнлайном более полувека назад, означает знать и понимать что‑либо так, что это стало частью тебя, частью твоей жизни. Разница между «грокать» и просто «знать» — как между владением родным языком и хорошо изученным иностранным. Рекомендуем отличный канал — @Groks о технологиях и аналитике. Там вы найдете отчёты, данные, графики, новости, подборки статей на русском и английском, и авторское описание последних событий по заданной теме. В общем, @Groks — канал для диджитал гроккеров, для тех, кто не смотрит на мир диджитал со стороны, а живёт в нём.

292 341

How and When to Use a Calibrated Classification Model with scikit-learn https://machinelearningmastery.com/calibrated-classification-model-in-scikit-learn/

292 341

Neural nets in Android, Google ML Kit https://habr.com/post/422041/

292 341

Introducing a New Framework for Flexible and Reproducible Reinforcement Learning Research https://ai.googleblog.com/2018/08/introducing-new-framework-for-flexible.html

292 341

A Style-Aware Content Loss for Real-time HD Style Transfer Source code for the ECCV18 paper: https://github.com/CompVis/adaptive-style-transfer

292 341

What are the experts in data analysis really doing? Conclusions from 35 interviews https://habr.com/company/wirex/blog/421845/

292 341

How and When to Use ROC Curves and Precision-Recall Curves for Classification in Python https://machinelearningmastery.com/roc-curves-and-precision-recall-curves-for-classification-in-python/

292 341

The neural network was trained to recognize depression by an arbitrary human speech without context https://habr.com/post/421775/

292 341

HyperparameterHunter Easy hyperparameter optimization and automatic result saving across machine learning algorithms and libraries https://github.com/HunterMcGushion/hyperparameter_hunter