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

293 226

CrypTen: A new research tool for secure machine learning with PyTorch https://ai.facebook.com/blog/crypten-a-new-research-tool-for-secure-machine-learning-with-pytorch code: https://github.com/facebookresearch/CrypTen

293 226

Exploring Massively Multilingual, Massive Neural Machine Translation http://ai.googleblog.com/2019/10/exploring-massively-multilingual.html article: https://arxiv.org/pdf/1907.05019.pdf

293 226

Detectron2: A PyTorch-based modular object detection library https://ai.facebook.com/blog/-detectron2-a-pytorch-based-modular-object-detection-library-/ Detectron2 is FAIR's next-generation research platform for object detection and segmentation https://github.com/facebookresearch/detectron2

293 226

🔥 PyTorch 1.3 adds mobile, privacy, quantization, and named tensors https://pytorch.org/blog/pytorch-1-dot-3-adds-mobile-privacy-quantization-and-named-tensors/ github: https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.3.0 One simple graphic: Researchers love PyTorch and TensorFlow https://www.oreilly.com/ideas/one-simple-graphic-researchers-love-pytorch-and-tensorflow

293 226

Neural Machine Translation with TensorFlow https://blog.paperspace.com/neural-machine-translation-with-tensorflow/

293 226

How to Implement Bayesian Optimization from Scratch in Python https://machinelearningmastery.com/what-is-bayesian-optimization/

293 226

Онлайн-курс по Data Science и Machine Learning. Если хочешь освоить востребованную профессию со средней зарплатой от 90 000 рублей, то тебе в Skillbox. Какие ключевые навыки будут в твоем резюме после курса? Владение языком программирования Python. Умение работать с библиотеками и источниками данных (Pandas, NumPy, Jupiter Notebook, SQL и другое). Визуализация данных. Умение писать рекомендательные системы и работать с нейросетями. Q-learning. И это меньшая часть скиллов, которые ты освоишь за 12 месяцев, работая над реальными проектами! После обучения мы поможем тебе с трудоустройством. Ознакомься с полной программой на сайте и скорее записывайся! Скидка 20% первым 20 студентам. Переходи по ссылке: https://clc.to/UPVUiw

293 226

BigBiGAN representation learning models https://arxiv.org/abs/1907.02544 TF Hub: https://tfhub.dev/s?publisher=deepmind&q=bigbigan Try them out in a Colab at: https://colab.research.google.com/github/tensorflow/hub/blob/master/examples/colab/bigbigan_with_tf_hub.ipynb

293 226

BERT-related Papers This is a list of BERT-related papers https://github.com/tomohideshibata/BERT-related-papers

293 226

Exascale Deep Learning for Scientific Inverse Problems https://arxiv.org/abs/1909.11150v1

293 226

How to Develop a Naive Bayes Classifier from Scratch in Python https://machinelearningmastery.com/classification-as-conditional-probability-and-the-naive-bayes-algorithm/

293 226

92% компаний из списка Fortune 1000 планируют увеличить инвестиции в Big Data и AI в 2019 году. Одним из важнейших качеств лидера становится умение эффективно применять эти технологии для развития бизнеса. Научитесь использовать силу больших данных и искусственного интеллекта для трансформации подразделения или компании! В SkillFactory стартует специализация «Big Data MBA» https://clc.to/BmXrnA , включающая 3 полноценных курса, которые учат на практике реализовывать проекты в области Big Data и AI. На специализации вы решите 85 бизнес-кейсов, выполните 3 проекта и получите полный набор компетенций от формирования Big Data стратегии до понимания алгоритмов машинного обучения. Со старта программы вы станете частью живого сообщества в Slack с возможностью задать вопросы о развитии персональному ментору и получать поддержку экспертов. Узнайте подробности: https://clc.to/BmXrnA

293 226

The RAPIDS suite of software libraries gives you the freedom to execute end-to-end data science and analytics pipelines entirely on GPUs https://github.com/rapidsai/cudf notebooks repo: https://github.com/rapidsai/notebooks-contrib API docs https://docs.rapids.ai/api/cudf/stable/

293 226

Hydra: A framework that simplifies the development of complex applications https://ai.facebook.com/blog/open-source-in-brief-hydra/ AI RESEARCH, ML APPLICATIONS, OPEN SOURCE https://engineering.fb.com/open-source/hydra/ code: https://github.com/facebookresearch/hydra/

293 226

A Gentle Introduction to Bayes Theorem for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/bayes-theorem-for-machine-learning/

293 226

Releasing PAWS and PAWS-X: Two New Datasets to Improve Natural Language Understanding Models http://ai.googleblog.com/2019/10/releasing-paws-and-paws-x-two-new.html PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling https://arxiv.org/abs/1904.01130 dataset: https://github.com/google-research-datasets/paws

293 226

OpenAI’s GPT-2 Text Generator: Wise As a Scholar https://www.youtube.com/watch?v=0OtZ8dUFxXA OpenAI's post: https://openai.com/blog/gpt-2-6-month-follow-up/

293 226

How to Develop an Intuition for Probability With Worked Examples https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-intuition-for-probability-with-worked-examples/

293 226

🚀 TensorFlow 2.0.0 github: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0 how to install: https://www.tensorflow.org/install blog: https://medium.com/tensorflow/tensorflow-2-0-is-now-available-57d706c2a9ab video: https://www.youtube.com/watch?v=EqWsPO8DVXk

293 226

Large-Scale Multilingual Speech Recognition with a Streaming End-to-End Model http://ai.googleblog.com/2019/09/large-scale-multilingual-speech.html article: https://arxiv.org/abs/1909.05330