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 293 167 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 293 167 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.

293 167

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

293 161

🔥AI For Everyone Free course from Andrew Ng In this course, you will learn: - The meaning behind common AI terminology, including neural networks, machine learning, deep learning, and data science - What AI realistically can--and cannot--do - How to spot opportunities to apply AI to problems in your own organization - What it feels like to build machine learning and data science projects - How to work with an AI team and build an AI strategy in your company - How to navigate ethical and societal discussions surrounding AI https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

293 161

Deep Graph Libary release https://www.dgl.ai/release/2019/08/28/release.html

293 161

Создай модель машинного обучения с нуля на бесплатном интенсиве! Ссылка для регистрации 🔜 https://clc.to/XaaVUQ ✔️ Настроим среду и проведем экспресс-введение в Python. ✔️ Построим модель от начала до конца и оценим ее качество. ✔️ Проведем ревью работ участников. Стань одним из лучших и получи грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

293 161

How to Implement the Inception Score (IS) for Evaluating GANs https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-the-inception-score-from-scratch-for-evaluating-generated-images/

293 161

This is an attempt to modify Dive into Deep Learning, Berkeley STAT 157 (Spring 2019) textbook's code into PyTorch. https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch

293 161

Exploring Weight Agnostic Neural Networks article: http://ai.googleblog.com/2019/08/exploring-weight-agnostic-neural.html habr: https://habr.com/ru/post/465369/

293 161

Bi-Tempered Logistic Loss for Training Neural Nets with Noisy Data http://ai.googleblog.com/2019/08/bi-tempered-logistic-loss-for-training.html

293 161

TensorFlow with Apache Arrow Datasets Apache Arrow enables the means for high-performance data exchange with TensorFlow that is both standardized and optimized for analytics and machine learning. https://medium.com/tensorflow/tensorflow-with-apache-arrow-datasets-cdbcfe80a59f Also TensorFlow 2.0 Release Candidate: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0-rc0

293 161

Deep Learning for Content Creation Tutorial https://nvlabs.github.io/dl-for-content-creation/

293 161

Deep Learning Illustrated: Building Natural Language Processing Models https://blog.dominodatalab.com/deep-learning-illustrated-building-natural-language-processing-models/

293 161

Data Visualization Curriculum A data visualization curriculum of interactive notebooks, using Vega-Lite and Altair. https://github.com/uwdata/visualization-curriculum

293 161

Ludwig is a toolbox built on top of TensorFlow that allows to train and test deep learning models without the need to write code. https://github.com/uber/ludwig

293 161

Turbo, An Improved Rainbow Colormap for Visualization http://ai.googleblog.com/2019/08/turbo-improved-rainbow-colormap-for.html

293 161

🔥New models in 17 and 100 languages XLM/mBERT pytorch LM supports multi-GPU and multi-node training https://github.com/facebookresearch/XLM#pretrained-cross-lingual-language-models

293 161

On-Device, Real-Time Hand Tracking with MediaPipe http://ai.googleblog.com/2019/08/on-device-real-time-hand-tracking-with.html

293 161

A Gentle Introduction to StyleGAN the Style Generative Adversarial Network https://machinelearningmastery.com/introduction-to-style-generative-adversarial-network-stylegan/

293 161

Using The Super-Resolution Convolutional Neural Network for Image Restoration https://medium.com/datadriveninvestor/using-the-super-resolution-convolutional-neural-network-for-image-restoration-ff1e8420d846

293 161

Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure Code: https://github.com/jason9693/MusicTransformer-tensorflow2.0 Article: https://arxiv.org/abs/1809.04281

293 161

ai ,machine learning • 1146 leaderboards • 1223 tasks • 1105 datasets • 14779 papers with code https://paperswithcode.com/sota

293 161

Joint Speech Recognition and Speaker Diarization via Sequence Transduction http://ai.googleblog.com/2019/08/joint-speech-recognition-and-speaker.html