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 292 388 подписчиков, занимая 328 место в категории Технологии и приложения и 1 290 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 292 388 подписчиков.

Согласно последним данным от 08 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 274, а за последние 24 часа — -221, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.46%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.47% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 812 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 003 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 159.
  • 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 09 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.

292 388
Подписчики
-22124 часа
-1 3547 дней
-6 27430 день
Архив постов
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/

30 Data Science Punchlines A holiday reading list condensed into 30 quotes https://towardsdatascience.com/data-science-conversation-starters-84affd2347f6

10 Exciting Ideas of 2018 in NLP http://ruder.io/10-exciting-ideas-of-2018-in-nlp/

Best NLP articles explanation https://jalammar.github.io/illustrated-bert/

Facebook has released #PyText — new framework on top of #PyTorch. This framework is build to make it easier for developers to build #NLP models. https://code.fb.com/ai-research/pytext-open-source-nl.. Github: https://github.com/facebookresearch/pytext

How to Stop Training Deep Neural Networks At the Right Time Using Early Stopping https://machinelearningmastery.com/how-to-stop-training-deep-neural-networks-at-the-right-time-using-early-stopping/

A Gentle Introduction to Early Stopping to Avoid Overtraining Deep Learning Neural Network Models https://machinelearningmastery.com/early-stopping-to-avoid-overtraining-neural-network-models/

Great took for neural network, deep learning and machine learning models visualization. https://github.com/lutzroeder/netron

Super VIP Cheatsheet: Deep Learning