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

Learning Perceptually-Aligned Representations via Adversarial Robustness Article: https://arxiv.org/abs/1906.00945 Github: https://github.com/MadryLab/robust_representations

Integrating TVM into PyTorch https://tvm.ai/2019/05/30/pytorch-frontend

InstaNAS: Instance-aware Neural Architecture Search https://hubert0527.github.io/InstaNAS/

A Gentle Introduction to Deep Learning for Face Recognition https://machinelearningmastery.com/introduction-to-deep-learning-for-face-recognition/

Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization Link: https://arxiv.org/abs/1905.09788

EfficientNets EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks link: https://arxiv.org/abs/1905.11946.

How to Train an Object Detection Model to Find Kangaroos in Photographs (R-CNN with Keras) https://machinelearningmastery.com/how-to-train-an-object-detection-model-with-keras/

SimpleSelfAttention The purpose of this repository is two-fold: -demonstrate improvements brought by the use of a self-attention layer in an image -classification model. introduce a new layer which I call SimpleSelfAttention https://github.com/sdoria/SimpleSelfAttention

AlphaFold: Использование ИИ для научных открытий https://habr.com/ru/company/otus/blog/453848/

Arbitrary Style Transfer with Style-Attentional Networks https://dypark86.github.io/SANET/

How degenerate is the parametrization of neural networks with the ReLU activation function? https://arxiv.org/abs/1905.09803

illustrated Artificial Intelligence cheatsheets covering the content of the CS 221 class Link: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/ Reflex-based models with Machine Learning: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/cheatsheet-reflex-models

COBRA: Data-Efficient Model-Based RL through Unsupervised Object Discovery and Curiosity-Driven Exploration https://arxiv.org/abs/1905.09275

Torchvision 0.3: segmentation, detection models, new datasets https://pytorch.org/blog/torchvision03/