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

293 292

How to Transform Target Variables for Regression With Scikit-Learn https://machinelearningmastery.com/how-to-transform-target-variables-for-regression-with-scikit-learn/

293 292

BMW shares AI algorithms used in production, available on GitHub https://www.bmwblog.com/2019/12/13/bmw-shares-ai-algorithms-used-in-production-available-on-github/ Github : https://github.com/BMW-InnovationLab

293 292

Quality-Diversity optimisation algorithms https://quality-diversity.github.io/ Code: https://gitlab.com/leo.cazenille/qdpy

293 292

Develop Smaller Speech Recognition Models with NVIDIA’s NeMo Framework https://devblogs.nvidia.com/develop-smaller-speech-recognition-models-with-nvidias-nemo-framework/ Github: https://github.com/NVIDIA/NeMo https://ngc.nvidia.com/catalog/models/nvidia:quartznet15x5

293 292

Tune Hyperparameters for Classification Machine Learning Algorithms https://machinelearningmastery.com/hyperparameters-for-classification-machine-learning-algorithms/

293 292

Model-Based Reinforcement Learning: Theory and Practice https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/12/mbpo/

293 292

Хочешь разобраться, кто такой Data Scientist? Узнать, что такое машинное обучение? Добро пожаловать на курс «Профессия Data Scientist!». Пройдя его, ты получишь востребованную работу, с интересными задачами, да и зарплата неплохая. 👉 Все подробности по ссылке: https://clc.to/5c37tA Что ты получишь: 📌 целых 300 часов онлайн-обучения; 📌 2 специальности в одной программе; 📌 реальные задачи и много практики; 📌 гарантированное трудоустройство после прохождения курса. Учись 6 месяцев бесплатно! Первый платеж соверши аж через полгода. Для всех студентов подарок — 2 месяца английского языка бесплатно! 🎁 В новый год с новыми знаниями! Skillbox дарит огромную скидку 50% в декабре!

293 292

Fairness Indicators: Scalable Infrastructure for Fair ML Systems http://ai.googleblog.com/2019/12/fairness-indicators-scalable.html Github: https://github.com/tensorflow/fairness-indicators Blog: https://blog.tensorflow.org/2019/12/fairness-indicators-fair-ML-systems.html

293 292

KingSoft WPS: document image dewarping based on TensorFlow https://blog.tensorflow.org/2019/12/kingsoft-wps-document-image-dewarping.html

293 292

A practical approach to machine learning https://github.com/practicalAI/practicalAI

293 292

NeurIPS 2019 Neural Information Processing Systems (NeurIPS) https://slideslive.com/neurips

293 292

Develop an Intuition for Bayes Theorem With Worked Examples https://machinelearningmastery.com/intuition-for-bayes-theorem-with-worked-examples/

293 292

PyTorch adds new tools and libraries, welcomes https://pytorch.org/blog/pytorch-adds-new-tools-and-libraries-welcomes-preferred-networks-to-its-community/ NeurIPS 2019 Expo Workshop https://nips.cc/ExpoConferences/2019/schedule?workshop_id=16 PyTorch Elastic : https://github.com/pytorch/elastic @ai_machinelearning_big_data

293 292

Свежая подборка из мира новостей по искусственному интеллекту, Big Data и машинному обучению. Переходи по ссылке и будь в курсе всего, что происходит в России и мире. Не оставайся в стороне от историй, за которыми будущее. https://t.me/bolshiedannye

293 292

A new framework for large-scale training of state-of-the-art visual classification models https://ai.facebook.com/blog/a-new-framework-for-large-scale-training-of-state-of-the-art-visual-classification-models/ Github: https://github.com/facebookresearch/ClassyVision Multi-modal Research to Production with PyTorch and Facebook https://nips.cc/ExpoConferences/2019/schedule?workshop_id=16 https://classyvision.ai/

293 292

Understanding Transfer Learning for Medical Imaging https://ai.googleblog.com/2019/12/understanding-transfer-learning-for.html Article: https://arxiv.org/abs/1902.07208

293 292

Deep Double Descent https://openai.com/blog/deep-double-descent/ Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt https://arxiv.org/abs/1912.02292

293 292

Netflix open-sources its Python Framework ‘Metaflow’ for building and managing data science projects https://www.marktechpost.com/2019/12/04/netflix-open-sources-its-python-framework-metaflow-for-building-and-managing-data-science-projects/ Github: https://github.com/Netflix/metaflow Documentation: https://docs.metaflow.org/

293 292

Training multi-agent AI systems to solve complex tasks through cooperation https://ai.facebook.com/blog/using-multi-agent-reinforcement-learning-to-improve-collaboration/ full paper: https://arxiv.org/abs/1910.08809 code: https://github.com/TorchCraft/TorchCraftAI/tree/targeting

293 292

Python for Scientists @ai_machinelearning_big_data