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 292 747 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
Архив постов
The Hundred-Page Machine Learning Book http://themlbook.com/wiki/doku.php

Reinforcement Learning Tutorial | Reinforcement Learning Example Using Python https://www.youtube.com/watch?v=LzaWrmKL1Z4

University of California, Berkeley full course 2018 This course will introduce the basic ideas and techniques underlying the design of intelligent computer systems. A specific emphasis will be on the statistical and decision-theoretic modeling paradigm. By the end of this course, you will have built autonomous agents that efficiently make decisions in fully informed, partially observable and adversarial settings https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/

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

Изучаешь Data Science? Такого ты еще не видел!@mommyscience - авторский канал, на котором не бывает скучно, только годная информация, челенджи и рекомендации. Качай свой скилл вместе с нами! Подписавшись, ты получишь доступ к постоянно пополняющейся базе знаний, а именно: ✔️ Разбор реальных задач ✔️ Рекомендации и советы по обучению ✔️ Внутренние соревнования и викторины ✔️ Ссылки на полезные материалы ✔️ Участие в соревнованиях на Kaggle и многое другое https://t.me/mommyscience

Reinforcement learning without gradients: evolving agents using Genetic Algorithms https://towardsdatascience.com/reinforcement-learning-without-gradients-evolving-agents-using-genetic-algorithms-8685817d84f

Python Anaconda for Deep Learning, Keras and Tensorflow (Module 1, Part 3) https://www.youtube.com/watch?v=uOMhboAnVNk

Top 10 IPython Notebook Tutorials for Data Science and Machine Learning List mostly for beginners. Link: https://www.kdnuggets.com/2016/04/top-10-ipython-nb-tutorials.html #novice #beginner #ipython #jupyter

Creating voice assistant for games (tutorial for FIFA) Play games with voice commands using a Deep Learning powered wake-word detection engine https://towardsdatascience.com/creating-voice-assistant-for-games-tutorial-for-fifa-71cfbe428bd1

Impact of Dataset Size on Deep Learning Model Skill And Performance Estimates https://machinelearningmastery.com/impact-of-dataset-size-on-deep-learning-model-skill-and-performance-estimates/

How to Develop a Stacking Ensemble for Deep Learning Neural Networks in Python With Keras https://machinelearningmastery.com/stacking-ensemble-for-deep-learning-neural-networks/

Explained: A Style-Based Generator Architecture for GANs - Generating and Tuning Realistic Artificial Faces https://towardsdatascience.com/explained-a-style-based-generator-architecture-for-gans-generating-and-tuning-realistic-6cb2be0f431

How to Create a Random-Split, Cross-Validation, and Bagging Ensemble for Deep Learning in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-create-a-random-split-cross-validation-and-bagging-ensemble-for-deep-learning-in-keras/