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 278 Технологии и приложения328...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 292 964 подписчиков, занимая 328 место в категории Технологии и приложения и 1 278 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 292 964 подписчиков.

Согласно последним данным от 06 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 314, а за последние 24 часа — -187, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.37%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.45% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 579 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 15 979 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 07 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.

292 964

Подписчики

-18724 часа

-1 3257 дней

-6 31430 день

21 579

Просмотры поста

~ 15 97924 часа

~ 17 85348 часов

7.37%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

292 956

A General Decoupled Learning Framework for Parameterized Image Operators https://arxiv.org/abs/1907.05852

292 956

New fast.ai course: A Code-First Introduction to Natural Language Processing https://www.fast.ai/2019/07/08/fastai-nlp/ Github: https://github.com/fastai/course-nlp Videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLtmWHNX-gukKocXQOkQjuVxglSDYWsSh9

292 956

Postuf — продуктовая компания, которая занимается разработкой приложения, позволяющего узнать всю информацию о человеке из сети. Вводите имя, загружаете фото и получаете информацию об увлечениях, круге общения, последних совершённых действиях — всё, что только можно узнать о человеке из открытых источников. Сейчас они ищут разработчиков на Android, iOS и бэкенд (PHP, MySQL, Redis). Условия комфортные — офис в центре Москвы (ст.м. Чкаловская), Macbook Pro для работы, бесплатные обеды и ежегодный рост з/п на 20к. Подробнее о компании и вакансии: https://postuf.com/

292 956

How to Implement Wasserstein Loss for Generative Adversarial Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-wasserstein-loss-for-generative-adversarial-networks/

292 956

Simple Deep Q Network w/Pytorch: https://youtu.be/UlJzzLYgYoE Reinforcement Learning Crash Course: https://youtu.be/sOiNMW8k4T0 Policy Gradients w/Tensorflow: https://youtu.be/UT9pQjVhcaU Deep Q Learning w/Tensorflow https://youtu.be/3Ggq_zoRGP4 Code Your Own RL Environments https://youtu.be/vmrqpHldAQ0 How to Spec a Deep Learning PC: https://youtu.be/xsnVlMWQj8o Deep Q Learning w/ Pytorch: https://youtu.be/RfNxXlO6BiA Machine Learning Freelancing https://youtu.be/6M04ZTLE_O4 Code from video: https://github.com/philtabor/Youtube-Code-Repository

292 956

Learning to learn with quantum neural networks via classical neural networks https://arxiv.org/abs/1907.05415

292 956

An implementation of the BERT-DST: Scalable End-to-End Dialogue State Tracking with Bidirectional Encoder Representations from Transformer (Interspeech 2019) Article: https://arxiv.org/pdf/1907.03040.pdf Github: https://github.com/guanlinchao/bert-dst

292 956

How to Code the GAN Training Algorithm and Loss Functions https://machinelearningmastery.com/how-to-code-the-generative-adversarial-network-training-algorithm-and-loss-functions/

292 956

Multilingual Universal Sentence Encoder for Semantic Retrieval http://ai.googleblog.com/2019/07/multilingual-universal-sentence-encoder.html

292 956

TRFL a library of reinforcement learning building blocks By the Research Engineering team at DeepMind: https://github.com/deepmind/trfl

292 956

Advancing Semi-supervised Learning with Unsupervised Data Augmentation http://ai.googleblog.com/2019/07/advancing-semi-supervised-learning-with.html

292 956

A Tour of Generative Adversarial Network Models https://machinelearningmastery.com/tour-of-generative-adversarial-network-models/

292 956

Bayesian deep learning with hierarchical prior: Predictions from limited and noisy data Article: https://arxiv.org/abs/1907.04240 PDF: https://arxiv.org/pdf/1907.04240.pdf

292 956

Predicting the Generalization Gap in Deep Neural Networks http://ai.googleblog.com/2019/07/predicting-generalization-gap-in-deep.html

292 956

Neural Architecture Search at CVPR 2019 https://drsleep.github.io/NAS-at-CVPR-2019/

292 956

How to Identify and Diagnose GAN Failure Modes https://machinelearningmastery.com/practical-guide-to-gan-failure-modes/

292 956

Rank-consistent Ordinal Regression for Neural Networks Article: https://arxiv.org/abs/1901.07884 PyTorch: https://github.com/Raschka-research-group/coral-cnn

292 956

Literature of Deep Learning for Graphs This is a paper list about deep learning for graphs. https://github.com/DeepGraphLearning/LiteratureDL4Graph

292 956

Check the data science channel there you will find a lot of articles, links and advanced researches . Join and learn hot topics of data science @opendatascience

292 956

How to Develop a Conditional GAN (cGAN) From Scratch Generative Adversarial Networks, or GANs, are an architecture for training generative models, such as deep convolutional neural networks for generating images.