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 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
Архів дописів
A mix of GAN implementations including progressive growing https://github.com/facebookresearch/pytorch_GAN_zoo

Прими участие в бесплатном интенсиве по Data Science и освой Machine Learning и Python с нуля. Ссылка для регистрации 👉 https://clc.to/M3G3Fw ✔️ Настроим рабочее окружение. ✔️ Проведем экспресс-введение в Python. ✔️ Построим модель от начала до конца. 🎁Лучшие участники получат грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

How to Develop an Intuition for Joint, Marginal, and Conditional Probability https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-joint-marginal-and-conditional-probability/

A Critical Analysis of Biased Parsers in Unsupervised Parsing https://arxiv.org/abs/1909.09428v1

DeepMind Measures 7 Capabilities Every AI Should Have video: https://www.youtube.com/watch?v=zrF5_O92ELQ 📝 The paper "Behaviour Suite for Reinforcement Learning" https://arxiv.org/abs/1908.03568 code https://github.com/deepmind/bsuite

An open-source python library built to empower developers to build applications and systems with self-contained Deep Learning and Computer Vision capabilities using simple and few lines of code. https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI

Accessible AutoML for deep learning https://github.com/keras-team/autokeras

Уже 30 сентября начинается обучение на "Deep Learning и нейронные сети", комплексном курс по глубокому обучению на Python: https://clc.to/7KlVNw Программа подойдет для тех, кто хочет в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей. Вам подойдет этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем. Курс познакомит с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими. Партнер направления: NVIDIA Corporation Узнайте подробности: https://clc.to/7KlVNw

A Gentle Introduction to Joint, Marginal, and Conditional Probability https://machinelearningmastery.com/joint-marginal-and-conditional-probability-for-machine-learning/

Personal online machine learning and neural networks consultations from professionals from leading companies such as Yandex, dbrain, etc. Experts with real experience in the field of data science are ready to share their knowledge and help you: - start working with data - answer questions on meshing - with compilation of dataset - understand whether ML / DL will be used effectively for their tasks and with many other questions. https://bigxp.ru/categories/konsultacii_po_mashinnomu_obucheniyu_k13?utm_medium=tg

A Quantum Perceptron https://qml.entropicalabs.io/

The problem with metrics is a big problem for AI https://www.fast.ai/2019/09/24/metrics/

Contributing Data to Deepfake Detection Research http://ai.googleblog.com/2019/09/contributing-data-to-deepfake-detection.html FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images https://github.com/ondyari/FaceForensics/ FaceForensics benchmark http://kaldir.vc.in.tum.de/faceforensics_benchmark/

Torchdata is PyTorch oriented library focused on data processing and input pipelines in general https://github.com/szymonmaszke/torchdata

Хочешь стать разработчиком игр, но никогда не писал код? Не страшно, ведь в Unreal Engine 4 большую часть программной логики можно сделать в визуальном редакторе. Ссылка на бесплатный интенсив: 👉 https://clc.to/ms9EhA Ты научишься: ✔️ использованию интерфейса редактора UE4; ✔️ базовому программированию игровой логики с помощью Blueprints; ✔️ работе с примитивами игровой графики. Что тебя ждет кроме знаний? Призы! Подарочный сертификат на посещение VR-квеста и грант для обучения в Skillbox на 30 000 рублей.

Machinelearning - Статистика та аналітика Telegram каналу @ai_machinelearning_big_data