Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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 292 839 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
Архів дописів
292 839
illustrated Artificial Intelligence cheatsheets covering the content of the CS 221 class
Link: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/
Reflex-based models with Machine Learning: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/cheatsheet-reflex-models
292 839
COBRA: Data-Efficient Model-Based RL through Unsupervised Object Discovery and Curiosity-Driven Exploration
https://arxiv.org/abs/1905.09275
292 839
Torchvision 0.3: segmentation, detection models, new datasets
https://pytorch.org/blog/torchvision03/
292 839
День открытых дверей профессионального онлайн-курса «Data Engineer» пройдёт 27 мая, в 20.00 (мск). Записаться на вебинар вы сможете по этой ссылке: https://otus.pw/saMa/
Во время обучения Data Engineering вы будете создавать работающий продукт, решать прикладные задачи. И больше 20 работодателей, компаний-партнеров этого курса, уже ждут на собеседования выпускников. Проверьте, готовы ли вы учиться на курсе: сдайте вступительный тест https://otus.pw/qubP/
На этом курсе для разработчиков, админов и даже девопсов собраны лучшие практики по приготовлению данных с использованием современных инструментов, от загрузки до доступа. Если слова Hadoop, MapReduce, Spark для вас не пустой звук – это ваш курс. Кстати, у "Отус онлайн-образование" есть образовательная лицензия и предоставляются документы для налогового вычета.
Делиться с вами своей экспертизой на вебинарах будет целая команда практиков и экспертов своего дела. Среди которых и Артемий Козырь (Data Engineer, СИБУР) - ведущий вебинара, которому вы лично сможете задать все вопросы по курсу и программе.
Готовьте вопросы, регистрируйтесь – и приходите за подробностями!
292 839
Estimators, Loss Functions, Optimizers —Core of ML Algorithms
https://towardsdatascience.com/estimators-loss-functions-optimizers-core-of-ml-algorithms-d603f6b0161a]
292 839
TensorWatch: a debugging and visualization tool designed for deep learning
https://github.com/microsoft/tensorwatch
292 839
How to Perform Object Detection in Photographs Using Mask R-CNN with Keras
https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-object-detection-in-photographs-with-mask-r-cnn-in-keras/
292 839
Moving Camera, Moving People: A Deep Learning Approach to Depth Prediction
http://ai.googleblog.com/2019/05/moving-camera-moving-people-deep.html
292 839
Data-Efficient Image Recognition with Contrastive Predictive Coding
Article: https://arxiv.org/abs/1905.09272
292 839
В SkillFactory стартует курс, разработанный при поддержке NVIDIA Corporation, "Deep Learning и нейронные сети", где за 12 недель вы научитесь применять алгоритмы машинного обучения. Проекты, над которыми вы будете работать, включают:
● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр;
● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов;
● разработку нейросетевого чат-бота;
● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN;
● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма.
Для учебы на курсе требуются:
1). Умение программировать на Python.
2). Базовые знания машинного обучения.
Ознакомьтесь с программой → http://bit.ly/2YKERN7
Успейте забронировать место на курсе со скидкой 20%
292 839
Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models
Video: youtu.be/p1b5aiTrGzY
Paper: arxiv.org/abs/1905.08233
292 839
A Gentle Introduction to Object Recognition With Deep Learning
https://machinelearningmastery.com/object-recognition-with-deep-learning/
292 839
25 Excellent Machine Learning Open Datasets
https://opendatascience.com/25-excellent-machine-learning-open-datasets/
292 839
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
Article: https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf
PyTorch Code: https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
292 839
Detection Free Human Instance Segmentation using Pose2Seg and PyTorch
https://towardsdatascience.com/detection-free-human-instance-segmentation-using-pose2seg-and-pytorch-72f48dc4d23e
292 839
Отличная возможность узнать подробности о профессиональном онлайн-курсе «Нейронные сети на Python». 22 мая, в 20:00 (мск) подключайтесь к онлайн-трансляции Дня открытых дверей. А чтобы не пропустить – запишитесь для получения напоминания https://otus.pw/PAeI/
Обновленная программа курса предназначена для тех, кто хочет углубить свои знания по нейронным сетям, глубоком машинном обучении и задачах, которые решает Deep Learning инженер. Выпускников этого курса снова ждут именитые компании страны – партнеры курса. Оцените свои знания и готовность к обучению на курсе настоящим вступительным тестированием: https://otus.pw/6ykx/
Остались вопросы? Задайте их во время вебинара автору программы и преподавателю Артуру Кадурину – эксперту по машинному и глубокому обучению, автору работ и соавтору книги по машинному обучению, который не нуждается в излишних представлениях.
292 839
How to Develop a Deep CNN to Classify Satellite Photos of the Amazon Rainforest
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-convolutional-neural-network-to-classify-satellite-photos-of-the-amazon-rainforest/
292 839
Introducing FastBert — A simple Deep Learning library for BERT Models
https://medium.com/huggingface/introducing-fastbert-a-simple-deep-learning-library-for-bert-models-89ff763ad384
292 839
@computer_science_and_programming :
Welcome to the world of:
* #Artificial #Intelligence,
* #Deep #Learning,
* #Machine #Learning,
* #Data #Science
* #Python Programming language
* and more advanced research
You will find up-to-date books📚 links🔗 and more you wanted.
Join us and learn hot topics of Computer Science together.👇👇👇
@computer_science_and_programming
