Machinelearning

Відкрити 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

Сітка:Machinelearning Росія1 276 Технології та додатки326...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 293 260 підписників, посідаючи 326 місце в категорії Технології та додатки та 1 276 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 293 260 підписників.

За останніми даними від 04 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 366, а за останні 24 години на -131, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.35%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.62% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 569 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 480 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 168.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як openai, claude, api, gemini, контекст.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 05 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

293 260

Підписники

-13124 години

-1 4647 днів

-6 36630 день

21 569

Перегляди допису

~ 16 48024 години

~ 18 29048 годин

7.35%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

293 258

A Gentle Introduction to Linear Regression With Maximum Likelihood Estimation https://machinelearningmastery.com/linear-regression-with-maximum-likelihood-estimation/

293 258

ICCV 2019 papers open access http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019.py Workshops: http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019_workshops/menu.py

293 258

Разработчики из России сделали нейросеть, которая отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах. Идея о небелковых авторах новостей не нова. Многие из вас наверняка уже читали тексты сгенерированные нейросетями. И сейчас я вам хочу рассказать про Signum.ai. Их система ИИ в режиме реального времени анализирует более 300 тысяч площадок (форумы, блоги, аккаунты в соцсетях) и отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах. По своей сути Signum.ai — это аналитические дайджесты, которые мне очень напоминают рассылку Business Insider Intelligence. Тут ML технологии сосредоточены не на красоте повествования, а на ценности содержимого. Советую вам всем посмотреть на Signum.ai и поддержать отечественного производителя своим любопытством.

293 258

Learning to Smell: Using Deep Learning to Predict the Olfactory Properties of Molecules https://ai.googleblog.com/2019/10/learning-to-smell-using-deep-learning.html Machine Learning for Scent: Learning Generalizable Perceptual Representations of Small Molecules https://arxiv.org/abs/1910.10685

293 258

Deepfake Detection Challenge: AWS and new academics join, initial data set released https://ai.facebook.com/blog/deepfake-detection-challenge-aws-and-new-academics-join/ The Deepfake Detection Challenge (DFDC) Preview Dataset https://arxiv.org/abs/1910.08854?fbclid=IwAR2F6Z-BVoxoc9TlhUYIx-yMkMF9XzkbWj38Hj0HYK5tFJ6zYNXfwUzsP6w https://deepfakedetectionchallenge.ai/?fbclid=IwAR0b0AhrWFUMzwOaZuZMhv8UVrCu7Jcfj5_I66rwvL54089bI4ysNNYWbz4

293 258

Audio and Visual Quality Measurement using Fréchet Distance http://ai.googleblog.com/2019/10/audio-and-visual-quality-measurement.html

293 258

Успейте на акцию со скидками 40% и осваивайте самую востребованную технологию искусственного интеллекта на выгодных условиях! Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw (при поддержке NVIDIA Corporation). Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др. Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений. Узнайте больше о возможностях: https://clc.to/7KlVNw

293 258

Graph Representation Learning https://grlearning.github.io/papers/ Awesome Graph Classification https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification

293 258

A Gentle Introduction to Cross-Entropy for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/cross-entropy-for-machine-learning/

293 258

Benchmarking Transformers: PyTorch and TensorFlow https://medium.com/huggingface/benchmarking-transformers-pytorch-and-tensorflow-e2917fb891c2

293 258

Naive Bayes Classifier From Scratch in Python https://machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/

293 258

Video Architecture Search http://ai.googleblog.com/2019/10/video-architecture-search.html Evolving Space-Time Neural Architectures for Videos https://github.com/google-research/google-research/tree/master/evanet Tiny Video Networks https://arxiv.org/abs/1910.06961

293 258

Open-sourcing ReAgent, a modular, end-to-end platform for building reasoning systems https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-reagent-a-platform-for-reasoning-systems/ interactive tutorial: http://reagent.ai/rasp_tutorial.html

293 258

Deep recommender models using PyTorch https://github.com/maciejkula/spotlight

293 258

Solving Rubik’s Cube with a Robot Hand https://openai.com/blog/solving-rubiks-cube/ paper: https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/papers/solving-rubiks-cube.pdf video: https://www.youtube.com/playlist?list=PLOXw6I10VTv9HODt7TFEL72K3Q6C4itG6

293 258

How-to Get Started with Machine Learning on Arduino https://medium.com/tensorflow/how-to-get-started-with-machine-learning-on-arduino-7daf95b4157 TensorFlow Lite for Microcontrollers https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro TensorFlow Lite for Microcontrollers https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers/overview

293 258

Open-sourcing mvfst-rl, a research platform for managing network congestion with reinforcement learning https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-mvfst-rl-a-research-platform-for-managing-network-congestion-with-reinforcement-learning/ code: https://github.com/facebookresearch/mvfst-rl

293 258

A collection of infrastructure and tools for research in neural network interpretability https://github.com/tensorflow/lucid

293 258

A Gentle Introduction to Information Entropy https://machinelearningmastery.com/what-is-information-entropy/

293 258

Benchmarking Every Open Source Model https://sotabench.com