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 292 964 подписчиков, занимая 328 место в категории Технологии и приложения и 1 278 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 292 964 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.

292 964
Подписчики
-18724 часа
-1 3257 дней
-6 31430 день
Архив постов
Machine Learning Free Course with TensorFlow APIs by Google https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

We Can All Become Video Game Characters With This AI Video: https://www.youtube.com/watch?v=Y73iUAh56iI Paper: https://arxiv.org/abs/1904.08379

Создай первую модель машинного обучения за 3 дня! С 24 по 26 июня в 11:00 пройдет бесплатный интенсив по Data Science. Ссылка для регистрации 🔜 https://clc.to/isp30Q 🤖 С нуля создадим модель машинного обучения на Python и научим ее предсказывать курс доллара. 🎁 Участники с лучшими работами получат по 30 000 рублей. Будущее — за искусственным интеллектом!

Stand-Alone Self-Attention in Vision Models Paper: https://arxiv.org/abs/1906.05909

How to Implement GAN Hacks to Train Stable Generative Adversarial Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-code-generative-adversarial-network-hacks/

Artificial Intelligence In Healthcare | Examples Of AI In Healthcare https://www.youtube.com/watch?v=j6EB9HO6acE

A collection of various deep learning architectures, models, and tips https://github.com/rasbt/deeplearning-models

Bayesian Deep Learning Benchmarks https://github.com/OATML/bdl-benchmarks

Weight Agnostic Neural Networks https://weightagnostic.github.io/

Robustness beyond Security: Computer Vision Applications http://gradientscience.org/robust_apps/

A Gentle Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) https://machinelearningmastery.com/what-are-generative-adversarial-networks-gans/

Как мы создали систему оповещения о ядерной угрозе https://habr.com/ru/post/452356/

Language, trees, and geometry in neural networks https://pair-code.github.io/interpretability/bert-tree/

18 Impressive Applications of Generative Adversarial Networks (GANs) A Generative Adversarial Network, or GAN, is a type of neural network architecture for generative modeling