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 292 747 підписників, посідаючи 328 місце в категорії Технології та додатки та 1 291 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 292 747 підписників.

За останніми даними від 07 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 317, а за останні 24 години на -209, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.45%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.46% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 817 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 15 977 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 160.
  • 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 08 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.

292 747
Підписники
-20924 години
-1 3687 днів
-6 31730 день
Архів дописів
How to Improve Performance With Transfer Learning for Deep Learning Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-improve-performance-with-transfer-learning-for-deep-learning-neural-networks/

Intuitive Deep Learning Part 1a: Introduction to Neural Networks What is Deep Learning? A very gentle and intuitive introduction to Neural Networks and how they work! https://towardsdatascience.com/intuitive-deep-learning-part-1a-introduction-to-neural-networks-aaeb3a1500df

The Best of AI: New Articles Published This Month (January 2019) 10 data articles handpicked by the Sicara team, just for you https://blog.sicara.com/01-2019-best-ai-new-articles-this-month-8e2113fbd17b

The Quick Python Book 2018

Designing non-linear navigation for machine learning and topic modeling experiences https://uxdesign.cc/designing-non-linear-navigation-for-machine-learning-and-topic-modeling-experiences-4ee969875ebe

Improving Evolutionary Strategies with Generative Neural Networks https://arxiv.org/abs/1901.11271

Искусственные нейронные сети выращивают навигационные клетки как в мозге https://habr.com/ru/post/438526/

Predicting Kickstarter Campaign Success with Gradient Boosted Decision Trees: A Machine Learning Classification Problem https://medium.com/@rileypredum/predicting-kickstarter-campaign-success-with-gradient-boosted-decision-trees-a-machine-learning-23077436c5f7

Browse state-of-the-art 509 leaderboards • 963 tasks • 700 datasets • 8598 papers with code https://paperswithcode.com/sota

Interactive Controls in Jupyter Notebooks How to use interactive IPython widgets to enhance data exploration and analysis https://towardsdatascience.com/interactive-controls-for-jupyter-notebooks-f5c94829aee6

Machine Learning with TensorFlow

How to build an image classifier with greater than 97% accuracy https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-the-best-image-classifier-3c72010b3d55

Google Researchers Have a New Alternative to Traditional Neural Networks Say hello to the capsule network. https://www.technologyreview.com/the-download/609297/google-researchers-have-a-new-alternative-to-traditional-neural-networks/