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 291 Технологии и приложения328...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 292 747 подписчиков, занимая 328 место в категории Технологии и приложения и 1 291 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 292 747 подписчиков.

Согласно последним данным от 07 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 317, а за последние 24 часа — -209, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.45%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.46% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 817 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 15 977 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 160.
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 08 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.

292 747

Подписчики

-20924 часа

-1 3687 дней

-6 31730 день

21 817

Просмотры поста

~ 15 97724 часа

~ 17 79548 часов

7.45%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

292 713

PlotNeuralNet https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

292 713

DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning https://www.nature.com/articles/s41598-018-38343-3

292 713

Реализация моделей seq2seq в Tensorflow https://habr.com/ru/post/440472/

292 713

Convolutional Neural Nets in PyTorch https://blog.algorithmia.com/convolutional-neural-nets-in-pytorch/

292 713

GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image https://github.com/albertpumarola/GANimation

292 713

Introducing PlaNet: A Deep Planning Network for Reinforcement Learning https://ai.googleblog.com/2019/02/introducing-planet-deep-planning.html

292 713

How Should Self-Driving Cars Choose Who Not to Kill? https://medium.com/@MORGANMEAKER/how-should-self-driving-cars-choose-who-not-to-kill-442f2a5a1b59?source=topic_page---------------------------20

292 713

Russian AI Cup 2018, история 9 места https://habr.com/ru/post/440574/

292 713

Image Segmentation using Python’s scikit-image module https://towardsdatascience.com/image-segmentation-using-pythons-scikit-image-module-533a61ecc980

292 713

Box Convolution Layer for ConvNets This is a PyTorch implementation of the box convolution layer as introduced in the 2018 NeurIPS paper: https://github.com/shrubb/box-convolutions

292 713

What To Optimize for? Loss Function Cheat Sheet https://medium.com/@urimerhav/what-to-optimize-for-loss-function-cheat-sheet-5fc8b1339939

292 713

Nature Machine Intelligence

292 713

Introduction to gradient boosting on decision trees with Catboost Today I would like to share my experience with open source machine learning library, based on gradient boosting on decision trees, developed by Russian search engine company — Yandex. https://towardsdatascience.com/introduction-to-gradient-boosting-on-decision-trees-with-catboost-d511a9ccbd14

292 713

The Ancient Secrets of Computer Vision University of Washington. Free course This class is a general introduction to computer vision. It covers standard techniques in image processing like filtering, edge detection, stereo, flow, etc. , as well as newer, machine-learning based computer vision. https://pjreddie.com/courses/computer-vision/

292 713

Predict malignancy in cancer tumors with your own neural network https://towardsdatascience.com/predict-malignancy-in-breast-cancer-tumors-with-your-own-neural-network-and-the-wisconsin-dataset-76271a05e941?source=collection_home---4------0---------------------

292 713

A Simple Baseline for Bayesian Deep Learning https://github.com/wjmaddox/swa_gaussian

292 713

Deep Generative Modeling https://www.youtube.com/watch?v=yFBFl1cLYx8

292 713

A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-introduction-to-different-types-of-convolutions-in-deep-learning-669281e58215

292 713

Автономная езда по тротуару посредством OpenCV и Tensorflow https://habr.com/ru/post/439928/

292 713

Reflections on the State of AI: 2018 https://medium.com/evolution-one/reflections-on-the-state-of-ai-2018-46504e25263d?source=topic_page---------4------------------1