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 282 Технології та додатки328...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 292 839 підписників, посідаючи 328 місце в категорії Технології та додатки та 1 282 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 292 839 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.

292 839

Підписники

-18724 години

-1 3257 днів

-6 31430 день

21 579

Перегляди допису

~ 15 97924 години

~ 17 85348 годин

7.37%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

292 752

How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

292 752

The Startups Disrupting Retail at The New Retail Conference by Sistema_VC Face recognition for retail, AI-driven windows and stocks, personalised offer for each customer in the store as if they were shopping online. Register to know how all these functions in the modern shops. Among speakers there are founders of successful startups from USA, Israel, UK. Place: Moscow, Tablica co-working, Novoslobodskaya 16. Date: April 3rd, 6 pm Register free: https://goo.gl/2zc5Nw

292 752

BMSG-GAN https://github.com/akanimax/BMSG-GAN

292 752

Unifying Physics and Deep Learning with TossingBot http://ai.googleblog.com/2019/03/unifying-physics-and-deep-learning-with.html

292 752

How to Evaluate Pixel Scaling Methods for Image Classification With Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-evaluate-pixel-scaling-methods-for-image-classification/

292 752

Variational inference for Bayesian neural networks https://krasserm.github.io/2019/03/14/bayesian-neural-networks/

292 752

Simulated Policy Learning in Video Models http://ai.googleblog.com/2019/03/simulated-policy-learning-in-video.html

292 752

Deep Learning Explainability: Hints from Physics https://towardsdatascience.com/deep-learning-explainability-hints-from-physics-2f316dc07727

292 752

Machine Learning Mind Map https://www.thelearningmachine.ai/ml

292 752

Deep Learning Examples https://developer.nvidia.com/deep-learning-examples

292 752

6.883 Science of Deep Learning: Bridging Theory and Practice -- Spring 2018 https://people.csail.mit.edu/madry/6.883/

292 752

Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 1 - Class Introduction and Logistics https://www.youtube.com/watch?v=PySo_6S4ZAg

292 752

MIT 6.S191: Visualization for Machine Learning (Google Brain) https://www.youtube.com/watch?v=ulLx2iPTIcs

292 752

Программа математики давно пройдена, но пробелы в знаниях все еще тормозят проф.рост? Пройдите обучение на курсе "Математика и статистика для Data Science" и получите возможность уверенно решать нетиповые задачи. Во время обучения вы на примере увидите, как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Забронируйте место на курсе сегодня и получите скидку 20% на обучение → http://bit.ly/2HF8ES0

292 752

How to Load and Manipulate Images for Deep Learning in Python With PIL/Pillow https://machinelearningmastery.com/how-to-load-and-manipulate-images-for-deep-learning-in-python-with-pil-pillow/

292 752

8 Excellent Pretrained Models to get you Started with Natural Language Processing (NLP) https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/pretrained-models-get-started-nlp/

292 752

Adaptive - and Cyclical Learning Rates using PyTorch The Learning Rate (LR) is one of the key parameters to tune. Using PyTorch, we’ll check how the common ones hold up against CLR! https://medium.com/@thomas_dehaene/adaptive-and-cyclical-learning-rates-using-pytorch-2bf904d18dee

292 752

Stanford Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Course (Review) https://machinelearningmastery.com/stanford-convolutional-neural-networks-for-visual-recognition-course-review/

292 752

Measuring the Limits of Data Parallel Training for Neural Networks http://ai.googleblog.com/2019/03/measuring-limits-of-data-parallel.html

292 752

A Complete Exploratory Data Analysis and Visualization for Text Data https://towardsdatascience.com/a-complete-exploratory-data-analysis-and-visualization-for-text-data-29fb1b96fb6a