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 292 839 подписчиков, занимая 328 место в категории Технологии и приложения и 1 282 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 292 839 подписчиков.

Согласно последним данным от 06 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 314, а за последние 24 часа — -187, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.37%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.45% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 579 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 15 979 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 07 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.

292 839
Подписчики
-18724 часа
-1 3257 дней
-6 31430 день
Архив постов
Automating Optimization of Quantized Deep Learning Models on CUDA https://tvm.ai/2019/04/29/opt-cuda-quantized.html

Создаем с нуля собственную нейронную сеть на Python https://habr.com/ru/company/mailru/blog/449416/

Announcing the 6th Fine-Grained Visual Categorization Workshop http://ai.googleblog.com/2019/04/announcing-6th-fine-grained-visual.html

A Gentle Introduction to 1×1 Convolutions to Reduce the Complexity of Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/introduction-to-1x1-convolutions-to-reduce-the-complexity-of-convolutional-neural-networks/

A pytorch-toolbelt is a Python library with a set of bells and whistles for PyTorch for fast R&D prototyping and Kaggle farming https://github.com/BloodAxe/pytorch-toolbelt

How to Implement VGG, Inception and ResNet Modules for Convolutional Neural Networks from Scratch https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-major-architecture-innovations-for-convolutional-neural-networks/

fast.ai Embracing Swift for Deep Learning https://www.fast.ai/2019/03/06/fastai-swift/

MuseNet deep neural network that can generate 4-minute musical compositions with 10 different instruments https://openai.com/blog/musenet/

Evaluating the Unsupervised Learning of Disentangled Representations http://ai.googleblog.com/2019/04/evaluating-unsupervised-learning-of.html

Увеличение видео 1080P до 4К, или Как я научился не волноваться и полюбил апскейл с помощью нейросетей https://habr.com/ru/post/446032/

10 Practical Tips for the Successful Adoption of Your Machine Learning Products https://medium.com/omdena/10-practical-tips-for-the-successful-adoption-of-your-machine-learning-products-e68dd1b486c8

SpecAugment: A New Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition http://ai.googleblog.com/2019/04/specaugment-new-data-augmentation.html

Сделайте своё резюме привлекательным для крупных Data Science-based компаний! Пройдите обучение на курсе "Математика и статистика для Data Science" и получите возможность уверенно решать нетиповые задачи и создавать собственные архитектуры. В SkillFactory о математике и статистике расскажут понятно и доходчиво. Вы узнаете как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Забронируйте место на курсе сегодня и получите скидку 20% → https://clck.ru/FhZeK

A Gentle Introduction to Pooling Layers for Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/pooling-layers-for-convolutional-neural-networks/

​​Почему при покупках в интернет-магазинах мы выбираем не то, что купили бы офлайн? Отчего в итоге многие товары приходится возвращать и как магазины могут с этим бороться? Как ответить на эти вопросы при помощи различных методов анализа больших данных 24 апреля расскажет Дарья Дзябура (PhD Массачусетского технологического института, MIT), профессор Российской экономической школы – вуза №1 по версии Forbes. Открытая лекция «Маркетинг: количественные исследования в цифровую эпоху» пройдет на английском языке с синхронным переводом на русский. Когда: 24 апреля в 19:00 Где: Москва, Отель Марриотт Кортъярд, Вознесенский переулок, 7 Регистрация по ссылке: http://bit.ly/2UniOcI