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 281 Технологии и приложения326...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 293 457 подписчиков, занимая 326 место в категории Технологии и приложения и 1 281 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 293 457 подписчиков.

Согласно последним данным от 02 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 464, а за последние 24 часа — -249, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.49%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.71% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 989 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 765 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 173.
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 03 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.

293 457

Подписчики

-24924 часа

-1 5267 дней

-6 46430 день

21 989

Просмотры поста

~ 16 76524 часа

~ 18 67648 часов

7.49%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

293 421

PyTorch framework for cryptographically secure random number generation, torchcsprng, now available https://pytorch.org/blog/torchcsprng-release-blog/

293 421

Уже в этот четверг в 19:00 (27 августа)🗓 состоится митап, на котором вы погрузитесь в загадочный мир интересов продвинутых экспертов, помимо Data Science: 👉 О чём с детства мечтал Евгений Виноградов, руководитель отдела разработки хранилищ данных (Яндекс.Деньги)? 👉 Чем занимается в свободное от работы время datascientist и алгоритмический трейдер Алекс Леков? 🔥Регистрация на Meetup здесь

293 421

Building a Neural Network to Predict Loan Risk https://tymick.me/blog/loan-risk-neural-network Github: https://github.com/tywmick/loan-risk-neural-network @ai_machinelearning_big_data

293 421

Introducing Semantic Reactor: Explore NLP in Google Sheets https://blog.tensorflow.org/2020/08/introducing-semantic-reactor-explore-nlp-sheets.html Code sample: https://github.com/google/making_with_ml/blob/master/semantic_ml/use_sample.js @ai_machinelearning_big_data

293 421

Facebook research at ECCV 2020 https://ai.facebook.com/blog/facebook-research-at-eccv-2020/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

@itlecture - канал с бесплатными обучающими видео-лекциями по IT и технологиям, а так же записями крупных конференций на различные IT тематики как для новичков, так и для опытных айтишников. Программирование, Искусственный Интеллект, DevOps, Clouds, Веб-Дизайн, Базы Данных и многое другое. ➡️ https://t.me/itlecture - Заходи и прокачай свои скиллы БЕСПЛАТНО с кучей крутых видосов.

293 421

📗 Forward from the 'Deep Learning for Coders' Book Post: https://www.fast.ai/2020/08/20/soumith-forward/ Free Book in Jupiter: https://github.com/fastai/fastbook/blob/master/01_intro.ipynb Github: https://github.com/fastai/fastbook @ai_machinelearning_big_data

293 421

Understanding Deep Learning on Controlled Noisy Labels https://ai.googleblog.com/2020/08/understanding-deep-learning-on.html Code: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/mentormix Dataset: https://google.github.io/controlled-noisy-web-labels/index.html @ai_machinelearning_big_data

293 421

PyTorch 1.6 now includes Stochastic Weight Averaging https://pytorch.org/blog/pytorch-1.6-now-includes-stochastic-weight-averaging/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

Content-Based Recommendation System using Word Embeddings https://www.kdnuggets.com/2020/08/content-based-recommendation-system-word-embeddings.html Code: https://github.com/sdhilip200/Content-Based-Recommendation---Good-Reads-data @ai_machinelearning_big_data

293 421

Efficient PyTorch I/O library for Large Datasets, Many Files, Many GPUs https://pytorch.org/blog/efficient-pytorch-io-library-for-large-datasets-many-files-many-gpus/ Github: https://github.com/tmbdev/webdataset Documentation: https://webdataset.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

🔥 Language Interpretability Tool Open-source platform for visualization and understanding of NLP models. Github: https://github.com/PAIR-code/lit Developer Guide: https://github.com/PAIR-code/lit/blob/main/docs/development.md Paper: https://arxiv.org/abs/2008.05122 Video: https://www.youtube.com/watch?v=j0OfBWFUqIE @ai_machinelearning_big_data

293 421

Guided Collaborative Training for Pixel-wise Semi-Supervised Learning Github: https://github.com/ZHKKKe/PixelSSL Paper: https://arxiv.org/abs/2008.05258 @ai_machinelearning_big_data

293 421

Plot a Decision Surface for Machine Learning Algorithms in Python https://machinelearningmastery.com/plot-a-decision-surface-for-machine-learning/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

TensorFlow Model Optimization Toolkit — Weight Clustering API https://blog.tensorflow.org/2020/08/tensorflow-model-optimization-toolkit-weight-clustering-api.html @ai_machinelearning_big_data

293 421

5 Machine Learning Regression Algorithms You Need to Know https://towardsdatascience.com/5-regression-algorithms-you-need-to-know-theory-implementation-37993382122d habr ru: https://habr.com/ru/company/mailru/blog/513842/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

LSTM in Machine Learning https://thecleverprogrammer.com/2020/08/11/lstm-in-machine-learning/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

Layerwise learning for Quantum Neural Networks Training strategy that addresses vanishing gradients in quantum neural networks (QNNs). https://blog.tensorflow.org/2020/08/layerwise-learning-for-quantum-neural-networks.html Quirk: a drag-and-drop quantum circuit simulator with nice visualizations: https://algassert.com/quirk Paper: https://arxiv.org/abs/2003.02989 Quantum Intuition:https://www.youtube.com/channel/UC-2knDbf4kzT3uzWo7iTJyw @ai_machinelearning_big_data

293 421

Question and Answer Test-Train Overlap in Open-Domain Question Answering Datasets Github: https://github.com/facebookresearch/QA-Overlap Paper: https://arxiv.org/abs/2008.02637 @ai_machinelearning_big_data

293 421

DeText: A Deep Neural Text Understanding Framework DeText can be applied to many tasks, including search & recommendation ranking, multi-class classification and query understanding tasks. Github: https://github.com/linkedin/detext Paper: https://arxiv.org/abs/2008.02460v1 @ai_machinelearning_big_data