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 276 Технологии и приложения326...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 293 260 подписчиков, занимая 326 место в категории Технологии и приложения и 1 276 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 293 260 подписчиков.

Согласно последним данным от 04 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 366, а за последние 24 часа — -131, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.62% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 569 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 480 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 168.
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 05 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.

293 260

Подписчики

-13124 часа

-1 4647 дней

-6 36630 день

21 569

Просмотры поста

~ 16 48024 часа

~ 18 29048 часов

7.35%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

293 272

Introducing Hypothesis GU Funcs, an Open Source Python Package for Unit Testing https://eng.uber.com/hypothesis-gu-funcs-unit-testing/ Hypothesis General Universal Function Documentation https://hypothesis-gufunc.readthedocs.io/en/latest/

293 272

RecSim: A Configurable Simulation Platform for Recommender Systems https://ai.googleblog.com/2019/11/recsim-configurable-simulation-platform.html article: https://arxiv.org/abs/1909.04847 github: https://github.com/google-research/recsim

293 272

DeepFovea: Using deep learning for foveated reconstruction in AR/VR https://ai.facebook.com/blog/deepfovea-using-deep-learning-for-foveated-reconstruction-in-ar-vr/ code: https://github.com/facebookresearch/DeepFovea full paper: https://research.fb.com/publications/deepfovea-neural-reconstruction-for-foveated-rendering-and-video-compression-using-learned-statistics-of-natural-videos/ @ai_machinelearning_big_data

293 272

What Does Stochastic Mean in Machine Learning? https://machinelearningmastery.com/stochastic-in-machine-learning/

293 272

Machine Learning with Python Cookbook — Chris Albon (en) 2018 @datascienceiot

293 272

Stacked Capsule Autoencoders https://github.com/google-research/google-research/tree/master/stacked_capsule_autoencoders paper : https://arxiv.org/abs/1906.06818 http://akosiorek.github.io/ml/2019/06/23/stacked_capsule_autoencoders.html

293 272

How to Connect Model Input Data With Predictions for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/how-to-connect-model-input-data-with-predictions-for-machine-learning/

293 272

Sharing our Experience Upgrading OpenNMT to TensorFlow 2.0 https://blog.tensorflow.org/2019/11/our-experience-upgrading-OpenNMT-to-TensorFlow.html code: https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-tf OpenNMT: http://opennmt.net/

293 272

Sberbank's subsidiary Cloud Technologies (provides cloud services under the SberCloud brand) showed the most powerful russian supercomputer Christofari. Power of the supercomputer is 6.67 penaflops (about 6.7 quadrillion operations per second). So Christofari be in the TOP-30 of the world rating.Access will be available for all AI Cloud subscribers. The cost of usage per min on a full power - 5750 RUB (about $90).

293 272

Research Guide: Pruning Techniques for Neural Networks https://heartbeat.fritz.ai/research-guide-pruning-techniques-for-neural-networks-d9b8440ab10d

293 272

Introducing the Next Generation of On-Device Vision Models: MobileNetV3 and MobileNetEdgeTPU http://ai.googleblog.com/2019/11/introducing-next-generation-on-device.html

293 272

Sparse Networks from Scratch: Faster Training without Losing Performance https://arxiv.org/abs/1907.04840 https://timdettmers.com/2019/07/11/sparse-networks-from-scratch/ Sparse Learning Library and Sparse Momentum Resources https://github.com/TimDettmers/sparse_learning

293 272

How to Save a NumPy Array to File for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/how-to-save-a-numpy-array-to-file-for-machine-learning/

293 272

Green AI vs Red AI https://arxiv.org/abs/1907.10597 Tackling Climate Change with Machine Learning https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/da30mv/r_tackling_climate_change_with_machine_learning/

293 272

A Multimodal Language Dataset for Understanding Humor article: https://arxiv.org/pdf/1904.06618.pdf dataset: https://github.com/ROC-HCI/UR-FUNNY

293 272

14 Different Types of Learning in Machine Learning https://machinelearningmastery.com/types-of-learning-in-machine-learning/

293 272

Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта! Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/_dCORw (при поддержке NVIDIA Corporation). Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др. Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений. Узнайте больше о возможностях: https://clc.to/_dCORw

293 272

A Gentle Introduction to Maximum a Posteriori (MAP) for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/maximum-a-posteriori-estimation/

293 272

Numerical Computing with Python @datascienceiot

293 272

This project is adapted from the original Dive Into Deep Learning book https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch