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 283 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 293 306 підписників, посідаючи 326 місце в категорії Технології та додатки та 1 283 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 293 306 підписників.

За останніми даними від 03 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 469, а за останні 24 години на -218, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.32%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.77% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 487 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 937 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 169.
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 04 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.

293 306

Підписники

-21824 години

-1 5287 днів

-6 46930 день

21 487

Перегляди допису

~ 16 93724 години

~ 18 77448 годин

7.32%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

293 297

🍌 BANANAS: Bayesian Optimization with Neural Architectures for Neural Architecture Search article: https://arxiv.org/abs/1910.11858 code: https://github.com/naszilla/bananas medium: https://medium.com/reality-engines/bananas-a-new-method-for-neural-architecture-search-192d21959c0c

293 297

✏️ Multi-Graph Transformer for Free-Hand Sketch Recognition https://github.com/PengBoXiangShang/multigraph_transformer Paper: https://arxiv.org/abs/1912.11258v1

293 297

WELCOME TO THE DALI DATASET: a large Dataset of synchronised Audio, LyrIcs and vocal notes. https://github.com/gabolsgabs/DALI Paper: http://ismir2018.ircam.fr/doc/pdfs/35_Paper.pdf Learning Singing From Speech https://arxiv.org/abs/1912.10128v1

293 297

Develop an Intuition for Severely Skewed Class Distributions https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-intuition-skewed-class-distributions/

293 297

HSE Faculty of Computer Science and Yandex launch registration for the 3rd International Data Analysis Olympiad (IDAO 2020) ⚡️The platinum partner of IDAO 2020 is QIWI Russia The Olympiad includes 2 parts: 📍Online Stage, 15 January – 11 February2020 📍Offline stage (Final), which will be held on 2–5 April in Yandex office, Moscow. 🌟We are calling for the world’s best teams! Winners and prize-holders of IDAO 2020 will receive valuable prizes and gifts. Learn more: https://idao.world/

293 297

RepPoints: Point Set Representation for Object Detection Github: https://github.com/microsoft/RepPoints Article: https://arxiv.org/abs/1904.11490 @ai_machinelearning_big_data

293 297

Horovod is a distributed deep learning training framework for TensorFlow, Keras, PyTorch, and Apache MXNet https://github.com/horovod/horovod https://lfai.foundation/press-release/2018/12/13/lf-deep-learning-welcomes-horovod-distributed-training-framework-as-newest-project/

293 297

Using a Convolutional Neural Network to Play Conway's Game of Life with Keras https://kylewbanks.com/blog/conways-game-of-life-convolutional-neural-network-keras GIthub: https://github.com/KyleBanks/conways-gol-cnn Habr: https://habr.com/ru/post/481544/ @ai_machinelearning_big_data

293 297

Speeding up model with fusing batch normalization and convolution http://learnml.today/speeding-up-model-with-fusing-batch-normalization-and-convolution-3

293 297

A new open benchmark for speech recognition with limited or no supervision https://ai.facebook.com/blog/a-new-open-benchmark-for-speech-recognition-with-limited-or-no-supervision/ Code and dataset: https://ai.facebook.com/tools/libri-light Full paper: https://arxiv.org/abs/1912.07875

293 297

ALBERT: A Lite BERT for Self-Supervised Learning of Language Representations https://ai.googleblog.com/2019/12/albert-lite-bert-for-self-supervised.html Github: https://github.com/google-research/ALBERT

293 297

VizSeq: A visual analysis toolkit for accelerating text generation research https://ai.facebook.com/blog/vizseq-a-visual-analysis-toolkit-for-accelerating-text-generation-research/ Code: https://github.com/facebookresearch/vizseq Learn more about Vizseq : https://facebookresearch.github.io/vizseq/

293 297

Generative Teaching Networks: Accelerating Neural Architecture Search by Learning to Generate Synthetic Training Data https://eng.uber.com/generative-teaching-networks/ Paper: https://arxiv.org/abs/1912.07768

293 297

TensorFlow 2 Tutorial: Get Started in Deep Learning With tf.keras https://machinelearningmastery.com/tensorflow-tutorial-deep-learning-with-tf-keras/

293 297

Best of Machine Learning in 2019: Reddit Edition https://heartbeat.fritz.ai/best-of-machine-learning-in-2019-reddit-edition-5fbb676a808

293 297

Improving Out-of-Distribution Detection in Machine Learning Models https://ai.googleblog.com/2019/12/improving-out-of-distribution-detection.html Dataset: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/genomics_ood Paper: https://arxiv.org/abs/1906.02845 @ai_machinelearning_big_data

293 297

Results for Standard Classification and Regression Machine Learning Datasets https://machinelearningmastery.com/results-for-standard-classification-and-regression-machine-learning-datasets/ @ArtificialIntelligencedl

293 297

Польза big data для медицины: случай в Лурдском медицинском центре Богоматери в Нью-Джерси. В то время как пациент проходил обследование из-за нового приступа судороги, вызванного пропущенным приемом лекарств, врачи обнаружили, что мужчина имеет куда более серьезную проблему со здоровьем: фибрилляция предсердий. Диагноз удалось поставить благодаря тому, что сотрудники отделения получили доступ к телефону пациента, а именно к приложению, сопряженному с его фитнес-трекером. Данные с приложения оказались ключевым фактором в определении диагноза, ведь на момент обследования у мужчины никаких сердечных отклонений обнаружено не было. Как еще специалисты используют большие данные? Запишись в SkillFactory на полный курс по Data Science. Здесь для обучения уже подготовили много-много практических заданий по Python, Math&Stat, Machine Learning, менеджменту ー спустя всего год ты будешь готов к старту успешной карьеры в Data Science! Хотите учиться, практикуя? Узнайте подробности: https://clc.to/jeBkxg А в честь наступающего Нового Года🎁 исполняем желания и раздаём подарки – до 23 декабря скидка на курс -40%!

293 297

Arithmetic, Geometric, and Harmonic Means for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/arithmetic-geometric-and-harmonic-means-for-machine-learning/

293 297

T5: Text-To-Text Transfer Transformer Github: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer Paper: https://arxiv.org/abs/1910.10683 @ai_machinelearning_big_data