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 292 188 подписчиков, занимая 327 место в категории Технологии и приложения и 1 296 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 292 188 подписчиков.

Согласно последним данным от 10 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 123, а за последние 24 часа — -119, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.19%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.53% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 001 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 166 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 157.
  • 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 11 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.

292 188
Подписчики
-11924 часа
-1 1997 дней
-6 12330 день
Архив постов
Автомобили Honda получат китайский искусственный интеллект Компания Honda объявила о партнёрстве с китайским стартапом SenseTime, который разработает для автомобилей японской марки искусственный интеллект, сообщает Tech Crunch. Соглашение между фирмами рассчитано на пять лет и включает в себя разработку методик распознавания объектов вокруг беспилотных машин, а также создание алгоритмов по поведению автопилота в различных дорожных ситуациях. Напомним, ранее сообщалось, что Honda в 2025 году намерена представить свой беспилотный автомобиль уровня Level 4 (автопилот роботизирован настолько, что все делает сам, но в автомобиле сохраняются основные органы управления автомобиля человеком). В 2020 году на рынок должна выйти Honda с технологиями автономного вождения уровня Level 3 (система контролирует езду по автомагистралям, но на дорогах с непредсказуемым движением водителю придется взять управление на себя). Источник: www.kommersant.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Modern #MachineLearning #Algorithms: Strengths & Weaknesses https://buff.ly/2vZ653J

ИИ помог найти природные аналоги лекарств против рака и старения Ученые британского Исследовательского фонда биогеронтологии, компаний Insilico Medicine и Life Extension при помощи методов глубокого обучения нашли натуральные миметики препаратов метформин и рапамицин, препятствующих старению и развитию рака. Согласно исследованиям, и метформин, лекарство против диабета 2-го типа, и иммунодепрессант рапамицин обладают значительным эффектом при лечении рака и старческих заболеваний, однако, оба они оказывают значительные побочные эффекты и продаются только по рецепту, что осложняет их использование в качестве препаратов, продлевающих жизнь. Обратившись к помощи нейронной сети, группа ученых проанализировала безопасность и генетическую схожесть свыше 800 натуральных веществ, которые могли бы повторить действие этих препаратов, но были бы лишены побочных эффектов. В результате было выявлено множество новых кандидатов на миметики метформина и рапамицина, о которых ранее не было известно. Важность этого исследования в том, что натуральные препараты не регулируются Управлением по санитарному контролю и другими ведомствами США и могут в будущем появиться на полках аптек в свободной продаже как пищевые добавки, замедляющие механизмы старения на молекулярном и клеточном уровне. Источник: hightech.fm #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Ученые перестали понимать, как работает ИИ Ученые и программисты перестали понимать, как именно принимает решения искусственный интеллект. Об этой проблеме заявили сразу несколько специалистов на главной ИИ-конференции — Neural Information Processing Systems, — прошедшей в Лонг-Бич (Калифорния), пишет Quartz. Эксперты, с которыми пообщались в Quartz, говорят, что нужно действовать, пока система не стала слишком сложной. «Мы не хотим принимать за должное решения ИИ, без понимания их логики, — говорит Джейсон Йосински из Uber. — Чтобы общество приняло модели машинного обучения, мы должны знать, как ИИ принимает решения». Проблема, которую многие эксперты называют «черной коробочкой», действительно серьезная. Предыдущий опыт показал, что ИИ имеет склонность принимать предвзятые решения и проводить аналогии там, где их не следовало бы проводить. Ошибка ИИ может обойтись очень дорого, например, во время таких операций, как космическая миссия на Марс. Аппараты находятся в 200 млн миль от Земли и стоят сотни миллионов долларов, говорит Кири Вагстафф ИИ-эксперт в Jet Propolusion Lab (NASA). Ученые к счастью, пытаются находить методы, позволяющие понять логику искусственного интеллекта. Так, исследователь из Google Мэтра Рагху представила доклад, в котором описывается процесс отслеживания действий отдельных «нейронов» нейросети. Анализируя миллионы операций, ей удалось понять, какие из искусственных «нейронов» концентрировались на неверных представлениях, и отключить их. Это доказывает, что перевод работы нейросетей в форму, доступную для понимания человека, — не такая уж невозможная задача. «Это похоже на то, как школьные учителя просят детей пересказать своими словами, что они поняли из объяснений учителя», — говорит Вагстафф. Источник: hightech.fm #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Искусственный интеллект учится читать эмоции Система, созданная российскими исследователями, уже способна распознавать некоторые эмоции человека. Нижегородские ученые работают над созданием нейросети — искусственного интеллекта (ИИ), который способен по речи определять эмоциональное состояние человека. Существенный прогресс в этом направлении уже достигнут — ИИ уже может распознавать состояние человека на 71%. Чтобы обучить нейросеть, исследователи применили аудиозаписи, а после звуки человеческого голоса преобразовали в объемные диаграммы зеленого и красного цветов. При этом красный цвет появлялся там, где наблюдались наиболее сильные эмоции, такие как злость или счастье, а зеленый — в состоянии страха или покоя. ИИ «прослушал» тысячу аудиофайлов, где были показаны восемь эмоциональных составляющих, таких как счастье, злость, нейтральные и спокойные эмоции, удивление, грусть, испуг и отвращение. Нейросеть на данный момент сумела распознать 71% чувств человека. Лучше всего ИИ понимает нейтральные и спокойные эмоции, а вот со счастьем и удивлением у него пока не ладится — первое он зачастую принимает за страх и печаль, а второе — за отвращение. Источник:http://www.eg.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python