Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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
292 746
DeepMind: This Card Game Is the Next Frontier for AI Research
https://www.youtube.com/watch?v=cD-eXjf854Q
292 746
Тех, кто предпочитает особые игры разума и знает азы Python, 19 марта ждут в 20-00 (мск) на онлайн-трансляции Дня открытых дверей углубленного курса «Data Scientist»: https://otus.pw/isyM/
Пока есть время – готовьте вопросы преподавателю курса, Александру Никитину, и пройдите вступительный тест на курс: https://otus.pw/IRyN/
На вебинаре:
• Будет знакомство с преподавателем и разговор о программе курса и ее наполнении;
• Ответят на все интересующие вопросы про формат обучения, домашки и выпускной проект – готовьте вопросы!
• Расскажут об условиях трудоустройства для выпускников (уже больше 20 известных компаний ждут на собеседование успешных выпускников).
Приходите за подробностями!
P.S. А если вы решите все-таки остаться обычным супер разработчиком Python, то по 20 марта включительно – особая цена для сдавших тест в группу продвинутого онлайн-курса «Разработчик Python» https://otus.pw/mCFu/
292 746
A Gentle Introduction to Computer Vision
https://machinelearningmastery.com/what-is-computer-vision/
292 746
DeepLearning.AI Convolutional Neural Networks Deep Learning Specialization Course (Review)
https://machinelearningmastery.com/deeplearning-ai-convolutional-neural-networks-deep-learning-specialization-review/
292 746
Robotic Control with Graph Networks
Exploiting relational inductive bias to improve generalization and control
https://towardsdatascience.com/robotic-control-with-graph-networks-f1b8d22b8c86
292 746
Google Faculty Research Awards 2018
http://ai.googleblog.com/2019/03/google-faculty-research-awards-2018.html
292 746
Checklist for debugging neural networks
https://towardsdatascience.com/checklist-for-debugging-neural-networks-d8b2a9434f21
292 746
Уже 5-й год Newprolab обучает специалистов в сфере big data.
Здесь специалист любого уровня найдет для себя курс, соответствующий его уровню знаний и профессиональным потребностям. И ведь не секрет, что специалисты в области больших данных уже обгоняют программистов по уровню заработной платы!
Какие программы предлагает Newprolab?
«Специалист по большим данным» — старт 26 марта
«Data engineer» — старт 20 мая
«Анализ данных на Scala» — старт 19 марта
«Цифровизация бизнеса» — старт 20 марта
«Deep learning» — дату запуска уточняйте
На всех программах участники работают над лабами и проектами с реальными задачами из различных сфер бизнеса, получают практические навыки и все полученные знания сразу применяют в тестовых проектах.
❗Они хорошо заморочились на тему того, как добиться, чтобы участник с высокой вероятностью дошел до конца и получил все необходимые навыки для того, чтобы приносить пользу бизнесу:
- реальные кластеры и задачи из индустрии
- чекеры, которые проверяют правильность выполнения лаб и дают быстро фидбек
- практики из индустрии, умеющие объяснять сложные вещи простым языком
- методология обучения, удерживающая правильный баланс между самостоятельностью и поддержкой
❓ Что еще дает прохождение программы, кроме практических навыков?
Методология построена таким образом, что человек на программе проходит путь героя: участник приобретает уверенность в том, что любая задача по плечу и он сможет справиться с чем угодно. Для работодателей этот soft skill очень важен.
🎉 Скидка 15% для читателей канала:
Информация и регистрация: http://gaurl.ru/OGpKmE
292 746
Harnessing Organizational Knowledge for Machine Learning
http://ai.googleblog.com/2019/03/harnessing-organizational-knowledge-for.html
292 746
The Latest Machine Learning Trends From MIT Professors and Researchers
https://hackernoon.com/the-latest-machine-learning-trends-from-mit-professors-and-researchers-cdda345dd207
292 746
9 Applications of Deep Learning for Computer Vision
https://machinelearningmastery.com/applications-of-deep-learning-for-computer-vision/
292 746
Exploring Univariate Data
Using Super Hero data to get started with univariate EDA in Python
https://towardsdatascience.com/exploring-univariate-data-e7e2dc8fde80
292 746
An All-Neural On-Device Speech Recognizer
http://ai.googleblog.com/2019/03/an-all-neural-on-device-speech.html
292 746
The Best of AI: New Articles Published This Month (February 2019)
10 data articles handpicked by the Sicara team, just for you
https://blog.sicara.com/02-2019-best-ai-new-articles-this-month-cca9faaf867e
292 746
Saliency Based Image Segmentation
https://towardsdatascience.com/saliency-based-image-segmentation-473b4cb31774?source=collection_home---4------1---------------------
292 746
How to Develop and Demonstrate Competence With Deep Learning for Computer Vision
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-and-demonstrate-competence-with-deep-learning-for-computer-vision/
292 746
NLP Learning Series: Part 3 - Attention, CNN and what not for Text Classification
https://mlwhiz.com/blog/2019/03/09/deeplearning_architectures_text_classification/
