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 294 258 підписників, посідаючи 332 місце в категорії Технології та додатки та 1 275 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 294 258 підписників.

За останніми даними від 29 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 445, а за останні 24 години на -277, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.73%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.47% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 22 736 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 089 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 175.
  • 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 30 червня, 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.

294 258
Підписники
-27724 години
-1 6347 днів
-6 44530 день
Архів дописів
Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые тех
Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые технологии, а кто недостаточно заботится о сотрудниках. Опрос займёт не больше 5 минут, среди участников будет разыгран iPhone 14 Pro Max (всё честно, правда разыграем, правила тут). 👉Пройти опрос

❓Хотите перейти в BI-аналитику? Сделайте первые шаги на пути к новому этапу в карьере уже 30 января в 20:00! Приглашаем вас н
Хотите перейти в BI-аналитику? Сделайте первые шаги на пути к новому этапу в карьере уже 30 января в 20:00! Приглашаем вас на открытый урок «Подготовка данных для дашборда в Pandas» в OTUS. Вебинар состоится в рамках онлайн-курса «BI-аналитика» для продуктовых и маркетинговых аналитиков, аналитиков данных, Product Owner’ов и Project Manager’ов, Data Scientist’ов, Data Engineer’ов и выпускников, которые хотят работать в области BI-аналитики. ✅На занятии вы узнаете про методы предобработки и “очистки” данных для дальнейшего построения дашбордов в Python Pandas. ➡️Какой результат мы получим? Преобразуем учебный набор данных, очистим его от пропусков и дубликатов, посмотрим различные способы трансформации (группировка, транспонирование строк/столбцов и т.д.). ➡️Пройдите вступительный тест, чтобы определить уровень своей подготовки и записаться на урок: https://otus.pw/qGv6/

🔬 Stanford.Game Theory Free Course The course will provide the basics: representing games and strategies, the extensive form
🔬 Stanford.Game Theory Free Course The course will provide the basics: representing games and strategies, the extensive form, Bayesian games, repeated and stochastic games, and more. 🎲 Еще несколько отличных курсов от Стенфорда. Вы изучите: математический метод нахождения оптимальных стратегий в играх, байесовские игры, повторяющиеся и стохастические игры, теория социального выбора, аукционы и многое другоеGame TheoryGame Theory II: Advanced Deep Multi-Task and Meta Learning @ai_machinelearning_big_data

🔥 Хотите перейти в область дата-инжиринга и работать с большими данными? 👉 Сделайте первые шаги в этом направлении на откры
🔥 Хотите перейти в область дата-инжиринга и работать с большими данными? 👉 Сделайте первые шаги в этом направлении на открытом уроке онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS! 27 января в 20:00 мск пройдет вебинар «Elasticsearch как NoSQL хранилище документов». Глубокое понимание этого инструмента — ключевой момент для его правильного применения. 💻 В результате урока вы: 🔸 Изучите классификацию NoSQL СУБД 🔸 Узнаете про отличительные черты Elasticsearch и его применимости к разным задачам 🔸 Узнаете, почему Elasticsearch — одних из наиболее популярных инструментов для создания поисковых датасетов в современном мире 🔸 Поймете, чем так хорош Elasticsearch и задумаетесь об его внедрении в вашей команде 🟢 Чтобы записаться на мероприятие, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/QqeN/

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? ▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса ▫️Обнаружение возгораний ▫️Оценка стоимости квартир ▫️Оценка резюме соискателей ▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов ▫️Сегментация изображений самолетов ▫️Распознавание команд умного дома⠀ Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке

Java-разработчик — как архитектор Эйфелевой башни. Он создаёт сервисы и приложения, которые должны выдержать огромное количес
Java-разработчик — как архитектор Эйфелевой башни. Он создаёт сервисы и приложения, которые должны выдержать огромное количество посетителей — стриминговые сервисы, маркет-плейсы и другие. Разработчик, как архитектор, мыслит творчески: придумывать, как будет выглядеть и работать его проект. А каждая его идея отражается на пользователях. Если вам интересно работать на стыке творчества и технологии — попробуйте java-разработку. Это можно сделать бесплатно — во вводной части курса Яндекс Практикума. Вот что в ней будет: — Основы языка Java: переменные, условные, выражения и циклы. — Азы объектно-ориентированного программирования: классы, конструкторы и методы. — Ваш первый проект на Java — приложение для учёта финансов. Узнайте, подходит ли вам java-разработка →

👨‍🎓 CS224W: Machine Learning with Graphs Free Course from Stanford Topics include: representation learning and Graph Neural
👨‍🎓 CS224W: Machine Learning with Graphs Free Course from Stanford Topics include: representation learning and Graph Neural Networks; algorithms for the World Wide Web; reasoning over Knowledge Graphs; influence maximization; disease outbreak detection, social network analysis. Шикарный бесплатный курс от Стенфорда, с которым вы изучите структуру графов и их особенности и применения в мо, научитесь строить графовые нейронные сети. Новые лекции, колабы и слайды выходят по вторникам и четвергам. 🔥 Course 2023 📌 Video Lectures 2021 🤗Intro to Graph Machine Learning ai_machinelearning_big_data

@ai_machinelearning_big_data 🔹Что такое Face Recognition и с помощью каких инструментов лучше подходить к задаче по распозна
@ai_machinelearning_big_data 🔹Что такое Face Recognition и с помощью каких инструментов лучше подходить к задаче по распознаванию лиц? 💬Обсудим 23 января в 20:00 на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение» в OTUS. На занятии мы разберем: - В чем заключается задача Face Recognition и из каких подзадач она состоит - Какие существуют основные подходы по решению задачи детекции лиц - С помощью каких алгоритмов решается задача распознавания лиц (EigenFaces, нейросетевые методы). - Как на практике решить задачу распознавания лиц с помощью метода EigenFaces. - Какие существуют датасеты, библиотеки и инструменты, необходимые для решения задачи распознавания лиц. 🔥Регистрируйтесь на мероприятие прямо сейчас и получите доступ к курсу по спец.цене! Записаться на урок