ru
Feedback
Machinelearning

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

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 292 013 подписчиков, занимая 327 место в категории Технологии и приложения и 1 297 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 292 013 подписчиков.

Согласно последним данным от 11 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 089, а за последние 24 часа — -172, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.14%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.61% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 20 847 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 386 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 153.
  • 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 12 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.

292 013
Подписчики
-17224 часа
-1 2407 дней
-6 08930 день
Архив постов
Подборка материалов по изучению нейронных сетей => https://goo.gl/jTmLDe

Специалист по Computer Science Анатолий Гершман рассказывает о главных мифах, окружающих ИИ https://postnauka.ru/faq/80051 Все современные системы искусственного интеллекта узкоспециализированны. За прошедшие годы было создано много систем, автоматизирующих те или иные виды умственной человеческой деятельности, — например, игра в шахматы или распознавание рукописных слов. Но даже самая совершенная шахматная программа не сможет ответить на вопрос о том, где родился нынешний чемпион мира Магнус Карлсен. Она может делать только шахматные ходы — ничего другого. Пока мы не знаем, как создавать системы общего, а не узкоспециализированного интеллекта. Компания IBM попыталась сделать из этого маркетинговую кампанию, основанную на том, что если компьютер может побеждать в шахматы, то он может делать все что угодно, например лечить рак. На самом деле это не так. На современном этапе развития различные методы искусственного интеллекта могут решать отдельно взятые проблемы, причем довольно успешно. Но теории общего интеллекта все еще не существует.