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 290 Технологии и приложения328...

📈 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

21 812

Просмотры поста

~ 16 00324 часа

~ 17 78848 часов

7.46%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

292 392

Digit Recognizer - Introduction to Kaggle Competitions with Image Classification Task (0.995) https://towardsdatascience.com/digit-recognizer-introduction-to-kaggle-competitions-with-image-classification-task-0-995-268fa2b90e13

292 392

Attention, Dialogue, and Learning Reusable Patterns https://medium.com/rasa-blog/attention-dialogue-and-learning-reusable-patterns-5d6bd18ef9f0

292 392

Data Science for Real Transforming property management with advanced analytics and machine learning https://towardsdatascience.com/data-science-for-real-c09f088b6550

292 392

9 obscure Python libraries for data science https://opensource.com/article/18/11/python-libraries-data-science

292 392

No time to read AI research? We summarized top 2018 papers for you https://www.topbots.com/most-important-ai-research-papers-2018/

292 392

Making Your Neural Network Say “I Don’t Know” — Bayesian NNs using Pyro and PyTorch https://towardsdatascience.com/making-your-neural-network-say-i-dont-know-bayesian-nns-using-pyro-and-pytorch-b1c24e6ab8cd?source=collection_home---2------0---------------------

292 392

Обзор основных методов Deep Domain Adaptation https://habr.com/company/mailru/blog/429966/

292 392

How to Reduce Overfitting of a Deep Learning Model with Weight Regularization https://machinelearningmastery.com/how-to-reduce-overfitting-in-deep-learning-with-weight-regularization/

292 392

A Gentle Introduction to Weight Constraints to Reduce Generalization Error in Deep Learning https://machinelearningmastery.com/introduction-to-weight-constraints-to-reduce-generalization-error-in-deep-learning/

292 392

Gaussian Mixture Model clustering: how to select the number of components https://towardsdatascience.com/gaussian-mixture-model-clusterization-how-to-select-the-number-of-components-clusters-553bef45f6e4

292 392

Machine learning, meet quantum computing https://www.technologyreview.com/s/612435/machine-learning-meet-quantum-computing/

292 392

An easy introduction to unsupervised learning with 4 basic techniques https://towardsdatascience.com/an-easy-introduction-to-unsupervised-learning-with-4-basic-techniques-897cb81979fd

292 392

3D Visualization of NN layers with TensorSpace.js https://towardsdatascience.com/3d-visualization-of-nn-layers-with-tensorspace-js-7a8ef5440125

292 392

https://habr.com/company/ruvds/blog/429834/

292 392

A simple Machine Learning introduction https://towardsdatascience.com/a-simple-machine-learning-introduction-2f0f626966d7

292 392

Introduction to Natural Language Processing for Text https://towardsdatascience.com/introduction-to-natural-language-processing-for-text-df845750fb63

292 392

Universities with AI Programs https://ai-jobs.net/universities-with-ai-programs/

292 392

11 websites to find free, interesting datasets https://www.interviewqs.com/blog/free_online_data_sets

292 392

A Comprehensive Hands-on Guide to Transfer Learning with Real-World Applications in Deep Learning https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-hands-on-guide-to-transfer-learning-with-real-world-applications-in-deep-learning-212bf3b2f27a

292 392

What’s In a Face (CVPR in Review V) https://medium.com/neuromation-io-blog/whats-in-a-face-cvpr-in-review-v-3086f60e1f1c