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

292 388

Predicting Professional Players’ Chess Moves with Deep Learning https://towardsdatascience.com/predicting-professional-players-chess-moves-with-deep-learning-9de6e305109e?source=collection_home---4------0---------------------

292 388

PySyft PySyft is a Python library for secure, private Deep Learning. PySyft decouples private data from model training, using Multi-Party Computation (MPC) within PyTorch. https://github.com/OpenMined/PySyft

292 388

How to train Neural Network faster with optimizers? https://towardsdatascience.com/how-to-train-neural-network-faster-with-optimizers-d297730b3713

292 388

Driving Computer Vision with Deep Learning https://wayve.ai/blog/2018/10/8/vision-for-driving-with-deep-learning

292 388

Kaggle Competition — Image Classification How to build a CNN model that can predict the classification of the input images using transfer learning https://towardsdatascience.com/kaggle-competition-image-classification-676dee6c0f23

292 388

https://habr.com/company/piter/blog/429358/

292 388

Artificial Intelligence meets Art: Neural Transfer Style https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-meets-art-neural-transfer-style-50e1c07aa7f7

292 388

Using 3D visualizations to tune hyperparameters in ML models https://towardsdatascience.com/using-3d-visualizations-to-tune-hyperparameters-of-ml-models-with-python-ba2885eab2e9

292 388

PyTorch implementation of Google AI's BERT model with a script to load Google's pre-trained models https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

292 388

Representation Power of Neural Networks https://towardsdatascience.com/representation-power-of-neural-networks-8e99a383586

292 388

The MAME RL Algorithm Training Toolkit This Python library has the to potential to train your reinforcement learning algorithm on almost any arcade game. It is currently available on Linux systems and works as a wrapper around MAME. The toolkit allows your algorithm to step through gameplay while recieving the frame data and internal memory address values for tracking the games state, along with sending actions to interact with the game. https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkit

292 388

Дорисовывание лиц с помощью машинного обучения https://habr.com/post/428756/

292 388

Building client routing / semantic search and clustering arbitrary external corpuses at Profi.ru https://habr.com/post/428674/

292 388

https://habr.com/company/yandex/blog/428700/

292 388

Applying Machine Learning to classify an unsupervised text document https://towardsdatascience.com/applying-machine-learning-to-classify-an-unsupervised-text-document-e7bb6265f52

292 388

Facebook open sourced Horizon, an end-to-end applied reinforcement learning platform built on #PyTorch 1.0. Horizon uses RL to optimize systems in large-scale production environments and we're excited to make it accessible to anyone using #RL at scale. https://code.fb.com/ml-applications/horizon/

292 388

Semantic Segmentation of Seismic Reflection Images https://nikolasent.github.io/deeplearning/competitions/2018/10/24/Semantic-Segmentation-of-Seismic-Reflection-Images.html

292 388

Introducing AdaNet: Fast and Flexible AutoML with Learning Guarantees https://ai.googleblog.com/2018/10/introducing-adanet-fast-and-flexible.html

292 388

https://habr.com/company/hh/blog/427477/

292 388

BMW Machine Learning Weekly — Week 02 https://towardsdatascience.com/bmw-machine-learning-weekly-week-02-229404823b19