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 275 Технологии и приложения332...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 294 200 подписчиков, занимая 332 место в категории Технологии и приложения и 1 275 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 294 200 подписчиков.

Согласно последним данным от 29 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 445, а за последние 24 часа — -277, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.73%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.47% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 22 736 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 089 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 175.
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 30 июня, 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.

294 200

Подписчики

-27724 часа

-1 6347 дней

-6 44530 день

22 736

Просмотры поста

~ 16 08924 часа

~ 18 01248 часов

7.73%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

294 200

Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Теперь дни быстрого найма будут проходить регулярно. Чтобы вам было удобно следить за расписанием, собрали все мероприятия на отдельной странице. Ближайшие мероприятия: • 10 декабря - Fast Track для ML-аналитиков в Маркет • 19–25 декабря — Week Offer для backend, frontend, mobile-разработчиков и аналитиков в команду Рекламы Узнать подробнее и зарегистрироваться

294 200

🅰️ Онлайн-конференция Alfa Digital Open от Альфа-Банка. Там ждут не только тестировщиков, аналитиков, UX/UI-дизайнеров, маркетологов и коллег из диджитал-среды. Конференция будет интересна всем, кто интересуется технологиями и инновациями. Спикеры из Альфы расскажут: 📊 Чем продвинутая аналитика помогает сервисам. 📱 Как изменилась мобильная разработка за этот год. 🤖 Какие чат-боты используют в Альфе и что за метрики для контроля помощников существуют у банка. ❤️ Как развивают внутренние приложения для сотрудников. 📅 13 декабря, 17:00

294 200

Привет, Нижний Новгород! В пятницу, 9 декабря ждём ML-инженеров на митапе Сбера по рекомендательным системам. 👉 Доклады команды AmazMe будут полезны и новичкам в машинном обучении, и опытным специалистам. Стартуем с истории рекомендательных систем, расскажем, как они развивались, с какими сталкивались проблемами и как их решали. Также поговорим о перспективах развития технологии. В следующем докладе рассмотрим проблемы нейронных сетей в задачах рекомендаций. Много практической информации будет: как деплоить ML-модели и управлять их жизненным циклом, как встроить модель в продукт, какая инфраструктура необходима для всего этого и как настроить контролируемый процесс обучения и обновления моделей. Приходите, вас также ждут нетворкинг, кофе-брейки, розыгрыш подарков. ⏰ Встреча начнется в 17.45 в «Гараже» на ул. Октябрьская, 35. Регистрируйтесь по ссылке

294 200

Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!

294 200

1 декабря, 17:00 Вебинар: как устроена ML-платформа Selectel Приглашаем на вебинар от @Selectel, в рамках которого ребята расскажут о новом продукте компании — ML-платформе. Обсудим эволюцию управления ML-экспериментами и техническую реализацию ML-платформы в Kubernetes. Зачем смотреть вебинар: ◽️ Получить знания об опыте построения ML-платформы на базе Open Source компонентов. ◽️ Узнать об опыте настройки инфраструктурных компонентов для работы с GPU в Kubernetes. ◽️ Получить доступ в сообщество по MLOps и Production ML. Участие бесплатное, регистрируйтесь по ссылке: https://slc.tl/3dru0 Реклама. ООО Селектел

294 200

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? 👉Классификация марок молока 👉Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса 👉Обнаружение возгораний 👉Оценка стоимости квартир 👉Классификация отзывов на Teslа 👉Оценка резюме соискателей 👉Прогнозирование стоимости полиметаллов 👉Сегментация изображений самолетов 👉Распознавание команд умного дома⠀ Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке

294 200