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 276 Технологии и приложения326...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 293 167 подписчиков, занимая 326 место в категории Технологии и приложения и 1 276 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 293 167 подписчиков.

Согласно последним данным от 04 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 366, а за последние 24 часа — -131, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.62% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 21 569 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 480 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 168.
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 05 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.

293 167

Подписчики

-13124 часа

-1 4647 дней

-6 36630 день

21 569

Просмотры поста

~ 16 48024 часа

~ 18 29048 часов

7.35%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

293 155

Synthetic Celebrity Faces at 128x128 Resolution After Tuning Generated by the Progressive Growing GAN How to Train a Progressive Growing GAN in Keras for Synthesizing Faces https://machinelearningmastery.com/how-to-train-a-progressive-growing-gan-in-keras-for-synthesizing-faces/

293 155

Accelerated CNN Training Through Gradient Approximation https://arxiv.org/abs/1908.05460

293 155

Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта! У вас уже есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python? Повысьте компетенции и получите практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей! В SkillFactory открыт новый набор на курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/6onwXA разработанный при поддержке NVIDIA Corporation. Проекты, над которыми вы будете работать, включают: ● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр; ● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов; ● разработку нейросетевого чат-бота; ● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN; ● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма. Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими. 🔥 Жаркая новость: супер-скидки Августа -30%, узнайте подробности: https://clc.to/6onwXA

293 155

Awesome Machine Learning A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language). libraries: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning books: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md

293 155

How technology impacts the way of producing and consuming food at AGRO & TECH conference by Sistema_VC Founders of startups from the UK, the Netherlands and Russia will talk about how AI provides people with better nutrition and globally helps fighting hunger. You will learn how agriculture and tech interact and network with startup founders, innovation managers, investors and the media in the industry. Place: Moscow, Kollektiv Space, Bol'shoy Znamenskiy 2s3, metro Kropotkinskaya Date: August 21st, 6 pm Register free: https://is.gd/JgvmUA

293 155

How vFlat used the TFLite GPU delegate for real time inference to scan books https://medium.com/tensorflow/how-vflat-used-the-tflite-gpu-delegate-for-real-time-inference-to-scan-books-df3bb86a4eb7

293 155

New advances in natural language processing to better connect people https://ai.facebook.com/blog/new-advances-in-natural-language-processing-to-better-connect-people

293 155

VisualBERT: A Simple and Performant Baseline for Vision and Language https://arxiv.org/abs/1908.03557

293 155

How to Implement Progressive Growing GAN Models in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-progressive-growing-gan-models-in-keras/

293 155

Project Euphonia’s Personalized Speech Recognition for Non-Standard Speech http://ai.googleblog.com/2019/08/project-euphonias-personalized-speech.html

293 155

Collaborative Multi-Agent Dialogue Model Training Via Reinforcement Learning https://eng.uber.com/research/collaborative-multi-agent-dialogue-model-training-via-reinforcement-learning/ article: https://arxiv.org/pdf/1907.05507.pdf

293 155

The Best of AI: New Articles Published This Month (July 2019) https://blog.sicara.com/07-2019-best-ai-new-articles-this-month-3e1fa3f6c321

293 155

A Finnish News Corpus for Named Entity Recognition https://arxiv.org/abs/1908.04212

293 155

New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodies in Seismic Images: SOTA (1st place) at TGS Salt Identification Challenge. Github: https://github.com/ybabakhin/kaggle_salt_bes_phalanx ArXiV: https://arxiv.org/abs/1904.04445 #GCPR2019 #Segmentation #CV

293 155

A Gentle Introduction to the Progressive Growing GAN https://machinelearningmastery.com/introduction-to-progressive-growing-generative-adversarial-networks/

293 155

LVIS: A Dataset for Large Vocabulary Instance Segmentation https://arxiv.org/abs/1908.03195

293 155

A new model for word embeddings that are resilient to misspellings https://ai.facebook.com/blog/-a-new-model-for-word-embeddings-that-are-resilient-to-misspellings-/ https://github.com/facebookresearch/moe?fbclid=IwAR3pCHx4-8oWTqgYqUnKHxcVWdDzPuOVTL0sTidyDBX9J7UPt2HcWxRG9AA

293 155

NeuPDE: Neural Network Based Ordinary and Partial Differential Equations for Modeling Time-Dependent Data https://arxiv.org/abs/1908.03190

293 155

How to Develop a CycleGAN for Image-to-Image Translation with Keras https://machinelearningmastery.com/cyclegan-tutorial-with-keras/

293 155

Interpreting Latent Space of GANs for Semantic Face Editing https://shenyujun.github.io/InterFaceGAN/ code: https://github.com/ShenYujun/InterFaceGAN.git