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 293 167 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 293 167 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.

293 167
Підписники
-13124 години
-1 4647 днів
-6 36630 день
Архів дописів
Создай первую модель машинного обучения на Python. На это потребуется всего три дня интенсива! Подробности по ссылке 🔜 https://clc.to/L7lhPg Участие бесплатное! Chief Data Scientist в Skillbox и преподаватель МАИ Валентин Пановский поделится своими знаниями и практическим опытом. 🎁 Стань одним из лучших и получи грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

🔥 New Releases: PyTorch 1.2, torchtext 0.4, torchaudio 0.3, and torchvision 0.4 https://pytorch.org/blog/pytorch-1.2-and-domain-api-release/ https://github.com/pytorch/pytorch/releases

Video Understanding Using Temporal Cycle-Consistency Learning http://ai.googleblog.com/2019/08/video-understanding-using-temporal.html

U-GAT-IT: new model for unpaired image-to-image translation. New SOTA in unsupervised image generation arxiv.org/abs/1907.10830 https://github.com/taki0112/UGATIT

Make Delegation Work in Python https://www.fast.ai/2019/08/06/delegation/

GraphVite is a general graph embedding engine, dedicated to high-speed and large-scale embedding learning in various applications. https://github.com/DeepGraphLearning/graphvite

Начните осваивать профессию Data Scientist с нуля + получайте бонусы на обучение в августе! Новости про очередные достижения машинного обучения и нейросетей появляются каждый день, а значит пришло время для старта карьеры в Data Science! В онлайн-школе SkillFactory разработали целую специализацию “Data Scientist" https://clc.to/FofM0A с полной комплексной программой, созданной при содействии практиков отрасли, чтобы дать студентам именно те навыки, которые ожидают видеть работодатели у начинающих спецов. В рамках специализации вы сможете отработать все составляющие профессии Data Science: Python, машинное обучение, нейросети и deep learning, основы Big Data и Data engineering. Дополняет программу специально разработанный курс математики и статистики для Data Science и модуль менеджмента. 🔥 Узнайте подробности: https://clc.to/FofM0A

EfficientNet-EdgeTPU: Creating Accelerator-Optimized Neural Networks with AutoML http://ai.googleblog.com/2019/08/efficientnet-edgetpu-creating.html

TensorFlow Model Optimization Toolkit — float16 quantization halves model size https://medium.com/tensorflow/tensorflow-model-optimization-toolkit-float16-quantization-halves-model-size-cc113c75a2fa

A Gentle Introduction to CycleGAN for Image Translation https://machinelearningmastery.com/what-is-cyclegan/

CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Stanford University course https://www.youtube.com/playlist?list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq

Gradient Flow Algorithms for Density Propagation in Stochastic Systems https://arxiv.org/abs/1908.00533

Rapid research framework for PyTorch. The researcher's version of Keras https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning

spaCy meets PyTorch-Transformers: Fine-tune BERT, XLNet and GPT-2 https://explosion.ai/blog/spacy-pytorch-transformers

Wasserstein Robust Reinforcement Learning article:https://arxiv.org/abs/1907.13196v1 pdf: https://arxiv.org/pdf/1907.13196v1.pdf