uk
Feedback
Machinelearning

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

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 292 964 підписників, посідаючи 328 місце в категорії Технології та додатки та 1 278 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 292 964 підписників.

За останніми даними від 06 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 314, а за останні 24 години на -187, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.37%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.45% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 579 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 15 979 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 159.
  • 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 07 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.

292 964
Підписники
-18724 години
-1 3257 днів
-6 31430 день
Архів дописів

Disentangling Disentanglement in Variational Autoencoders Article.: http://proceedings.mlr.press/v97/mathieu19a.html

Hierarchical Representation in Neural Language Models: Suppression and Recovery of Expectations https://arxiv.org/abs/1906.04068

Серверы с GPU от 90 рублей в час! 🔥 Облачные вычисления на базе графических ускорителей Tesla V100 отлично подойдут для маши
Серверы с GPU от 90 рублей в час! 🔥 Облачные вычисления на базе графических ускорителей Tesla V100 отлично подойдут для машинного обучения, анализа данных и высокопроизводительных вычислений. 👀 Подробности по ссылке: http://bit.ly/2KEZPcm

Deep Learning Frameworks 2019 | Which Deep Learning Framework To Use | Deep Learning https://www.youtube.com/watch?v=6ryPbOfz03U

One-Shot Learning with Siamese Networks, Contrastive Loss, and Triplet Loss for Face Recognition https://machinelearningmastery.com/one-shot-learning-with-siamese-networks-contrastive-and-triplet-loss-for-face-recognition/

Functional Adversarial Attacks Article: https://arxiv.org/abs/1906.00001

Отличаем символы от мусора: как построить устойчивые нейросетевые модели в задачах OCR https://habr.com/ru/company/abbyy/blog/449524/

Welcome to TensorWatch TensorWatch is a debugging and visualization tool designed for deep learning and reinforcement learning from Microsoft Research. It works in Jupyter Notebook to show real-time visualizations of your machine learning training and perform several other key visualizations of your models and data. https://github.com/microsoft/tensorwatch/

Free COURSE. CS Deep Reinforcement Learning UC Berkeley Video Lectures: https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIxJM.. Lecture Material: http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

Introducing TensorNetwork, an Open Source Library for Efficient Tensor Calculations http://ai.googleblog.com/2019/06/introducing-tensornetwork-open-source.html

DeepMind Made a Math Test For Neural Networks https://www.youtube.com/watch?v=f9z1I_81_Q4