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 292 388 підписників, посідаючи 328 місце в категорії Технології та додатки та 1 290 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 292 388 підписників.

За останніми даними від 08 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 274, а за останні 24 години на -221, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.46%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.47% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 812 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 003 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 09 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.

292 388
Підписники
-22124 години
-1 3547 днів
-6 27430 день
Архів дописів
Introducing the Unrestricted Adversarial Examples Challenge https://ai.googleblog.com/2018/09/introducing-unrestricted-adversarial.html

GMM-UBM и алгоритма MAP adaptation https://habr.com/post/420515/

Healthcare Dataset with #PySpark Back to some #BigData stuff: article about quick-and-dirty development of prediction algorithm using #Spark engine. Link: https://towardsdatascience.com/healthcare-dataset-with-spark-6bf48019892b

Simple introduction to the ALU for neural networks: explanation, physical meaning and implementation https://habr.com/post/422777/

Conceptual Captions: A New Dataset and Challenge for Image Captioning https://ai.googleblog.com/2018/09/conceptual-captions-new-dataset-and.html

Analysis of the tonality of texts using convolutional neural networks https://habr.com/company/mailru/blog/417767/

Google launches new search engine to help scientists find the datasets they need https://www.theverge.com/2018/9/5/17822562/google-dataset-search-service-scholar-scientific-journal-open-data-access

11-485/785 Introduction to Deep Learning Fall 2018 http://deeplearning.cs.cmu.edu/

Глагол «грокать», придуманный фантастом Робертом Хайнлайном более полувека назад, означает знать и понимать что‑либо так, что это стало частью тебя, частью твоей жизни. Разница между «грокать» и просто «знать» — как между владением родным языком и хорошо изученным иностранным. Рекомендуем отличный канал — @Groks о технологиях и аналитике. Там вы найдете отчёты, данные, графики, новости, подборки статей на русском и английском, и авторское описание последних событий по заданной теме. В общем, @Groks — канал для диджитал гроккеров, для тех, кто не смотрит на мир диджитал со стороны, а живёт в нём.

How and When to Use a Calibrated Classification Model with scikit-learn https://machinelearningmastery.com/calibrated-classification-model-in-scikit-learn/

Neural nets in Android, Google ML Kit https://habr.com/post/422041/

Introducing a New Framework for Flexible and Reproducible Reinforcement Learning Research https://ai.googleblog.com/2018/08/introducing-new-framework-for-flexible.html

A Style-Aware Content Loss for Real-time HD Style Transfer Source code for the ECCV18 paper: https://github.com/CompVis/adaptive-style-transfer

What are the experts in data analysis really doing? Conclusions from 35 interviews https://habr.com/company/wirex/blog/421845/

How and When to Use ROC Curves and Precision-Recall Curves for Classification in Python https://machinelearningmastery.com/roc-curves-and-precision-recall-curves-for-classification-in-python/

The neural network was trained to recognize depression by an arbitrary human speech without context https://habr.com/post/421775/

HyperparameterHunter Easy hyperparameter optimization and automatic result saving across machine learning algorithms and libraries https://github.com/HunterMcGushion/hyperparameter_hunter