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 291 898 подписчиков, занимая 327 место в категории Технологии и приложения и 1 297 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 291 898 подписчиков.

Согласно последним данным от 11 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 089, а за последние 24 часа — -172, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.14%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.61% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 20 847 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 386 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 153.
  • 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 12 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.

291 898
Подписчики
-17224 часа
-1 2407 дней
-6 08930 день
Архив постов
Convolutional Neural Networks - The Math of Intelligence (Week 4) https://www.youtube.com/watch?v=FTr3n7uBIuE&feature=push-u&attr_tag=9qkaCr1x57cLT2di-6

Advanced Python features. #tutorial #python @thedevs https://goo.gl/9Vnzoh
Advanced Python features. #tutorial #python @thedevs https://goo.gl/9Vnzoh

Вот как оказывается фейсбук определяет лица на фото - Сначала картинки упрощаются с использованием градиентов - Потом картинки лиц поворачиваются с использованием специального алгоритма - Потом тренируются embeddings для лиц - Потом с помощью "простых" алгоритмов типа SVM выбираются нужные классы для лиц Ссылка - https://goo.gl/zeeNBi Библиотека для определения лиц - https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition #data_science

То, что показалось интересным из презентаций Avito Data Science Meetup. То, что используется для предсказания популярности статей: - Embeddings - https://goo.gl/zb9G7X - Используемые модели и методы - https://goo.gl/jzzkaE Способы построения рекомендаций Озоном: - Технологии - https://goo.gl/YTu47r - Модели - https://goo.gl/mMXJ4s - Какие логия парсятся - https://goo.gl/9mpVAv - Как считают сопутствующие товары - https://goo.gl/BnCSPd - Персональные рекомендации (по сути коллаборативный фильтеринг) - https://goo.gl/E818ab - Аксуссуары (по сути декартово расстояние) - https://goo.gl/wL9a97 #data_science #internet

Третья статья из цикла статей про анализ сайтмапов. А сможете ли вы понять, чем в реальности отличаются кластеры слов? Я не смог =) https://spark-in.me/post/sitemap-scraping-part-3 #data_science

Интересная статья / видео / пост про то, что нейросети легко обмануть, передав им особым образом сгенерированные изображения - Видео https://www.youtube.com/watch?v=M2IebCN9Ht4 - Пример https://pics.spark-in.me/upload/f0be113cb48dd47b14cc51a7546b5a90.png - Ссылка http://www.evolvingai.org/fooling - PDF http://www.evolvingai.org/files/DNNsEasilyFooled_cvpr15.pdf #data_science

120 #MachineLearning business ideas from the latest McKinsey report. https://medium.com/@thoszymkowiak/120-machine-learning-business-ideas-from-the-new-mckinsey-report-b81b239f336 … #AI #ArtificialIntelligence

«Яндекс» запустил на базе сервиса «Дзен» блог-платформу для независимых блогеров, изданий и брендов, рассказал на конференции «Яндекса» медиадиректор «Дзен» Даниил Трабун. По его словам, платформа ориентирована как на СМИ, которые ищут удобный инструмент для организации цифровой дистрибуции контента в первую очередь на мобильные устройства, так и на независимых блогеров, которым сервис может быть интересен в первую очередь возможность монетизации. https://roem.ru/30-05-2017/251056/yandeks-zapustil-new-zen/

photo content

Диалог 2017 | Конференция по компьютерной лингвистике http://www.dialog-21.ru/

Классное видео на тему визуализации того, как искать пифагоровы числа https://www.youtube.com/watch?v=QJYmyhnaaek