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 292 747 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
Архив постов
Mini Course in Deep Learning with PyTorch for AIMS https://github.com/Atcold/pytorch-Deep-Learning-Minicourse

MorphNet: Towards Faster and Smaller Neural Networks http://ai.googleblog.com/2019/04/morphnet-towards-faster-and-smaller.html

YoloV3 Implemented in TensorFlow 2.0 https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2

Take Your Best Selfie Automatically, with Photobooth on Pixel 3 http://ai.googleblog.com/2019/04/take-your-best-selfie-automatically.html

Week 8 (part c) CS294-158 Deep Unsupervised Learning (4/3/19) -- Ilya Sutskever https://www.youtube.com/watch?v=X-B3nAN7YRM

Основы Natural Language Processing для текста https://habr.com/ru/company/Voximplant/blog/446738/

How to Use Test-Time Augmentation to Improve Model Performance for Image Classification https://machinelearningmastery.com/how-to-use-test-time-augmentation-to-improve-model-performance-for-image-classification/

How to Configure Image Data Augmentation When Training Deep Learning Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-configure-image-data-augmentation-when-training-deep-learning-neural-networks/

Review: Residual Attention Network — Attention-Aware Features (Image Classification) https://towardsdatascience.com/review-residual-attention-network-attention-aware-features-image-classification-7ae44c4f4b8

How to Load Large Datasets From Directories for Deep Learning with Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-load-large-datasets-from-directories-for-deep-learning-with-keras/

Recurrent Neural Networks in Python https://www.youtube.com/watch?v=kZPRyeiaBnc

Make Money with Tensorflow 2.0 https://www.youtube.com/watch?v=WS9Nckd2kq0

Zero to Cohort Analysis in 60 Minutes https://data.valorep.com/posts/p1_zero_to_cohorts/

How to Get Started With Deep Learning for Computer Vision (7-Day Mini-Course) https://machinelearningmastery.com/how-to-get-started-with-deep-learning-for-computer-vision-7-day-mini-course/

How to Load and Visualize Standard Computer Vision Datasets With Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-load-and-visualize-standard-computer-vision-datasets-with-keras/

Introduction to Tensorflow 2.0 | Tensorflow 2.0 Features and Changes https://www.youtube.com/watch?v=3O-5DuqKaRo