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 283 Технології та додатки326...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 293 306 підписників, посідаючи 326 місце в категорії Технології та додатки та 1 283 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 293 306 підписників.

За останніми даними від 03 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 469, а за останні 24 години на -218, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.32%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.77% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 487 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 937 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 169.
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 04 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.

293 306

Підписники

-21824 години

-1 5287 днів

-6 46930 день

21 487

Перегляди допису

~ 16 93724 години

~ 18 77448 годин

7.32%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

293 292

How to Transform Target Variables for Regression With Scikit-Learn https://machinelearningmastery.com/how-to-transform-target-variables-for-regression-with-scikit-learn/

293 292

BMW shares AI algorithms used in production, available on GitHub https://www.bmwblog.com/2019/12/13/bmw-shares-ai-algorithms-used-in-production-available-on-github/ Github : https://github.com/BMW-InnovationLab

293 292

Quality-Diversity optimisation algorithms https://quality-diversity.github.io/ Code: https://gitlab.com/leo.cazenille/qdpy

293 292

Develop Smaller Speech Recognition Models with NVIDIA’s NeMo Framework https://devblogs.nvidia.com/develop-smaller-speech-recognition-models-with-nvidias-nemo-framework/ Github: https://github.com/NVIDIA/NeMo https://ngc.nvidia.com/catalog/models/nvidia:quartznet15x5

293 292

Tune Hyperparameters for Classification Machine Learning Algorithms https://machinelearningmastery.com/hyperparameters-for-classification-machine-learning-algorithms/

293 292

Model-Based Reinforcement Learning: Theory and Practice https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/12/mbpo/

293 292

Хочешь разобраться, кто такой Data Scientist? Узнать, что такое машинное обучение? Добро пожаловать на курс «Профессия Data Scientist!». Пройдя его, ты получишь востребованную работу, с интересными задачами, да и зарплата неплохая. 👉 Все подробности по ссылке: https://clc.to/5c37tA Что ты получишь: 📌 целых 300 часов онлайн-обучения; 📌 2 специальности в одной программе; 📌 реальные задачи и много практики; 📌 гарантированное трудоустройство после прохождения курса. Учись 6 месяцев бесплатно! Первый платеж соверши аж через полгода. Для всех студентов подарок — 2 месяца английского языка бесплатно! 🎁 В новый год с новыми знаниями! Skillbox дарит огромную скидку 50% в декабре!

293 292

Fairness Indicators: Scalable Infrastructure for Fair ML Systems http://ai.googleblog.com/2019/12/fairness-indicators-scalable.html Github: https://github.com/tensorflow/fairness-indicators Blog: https://blog.tensorflow.org/2019/12/fairness-indicators-fair-ML-systems.html

293 292

KingSoft WPS: document image dewarping based on TensorFlow https://blog.tensorflow.org/2019/12/kingsoft-wps-document-image-dewarping.html

293 292

A practical approach to machine learning https://github.com/practicalAI/practicalAI

293 292

NeurIPS 2019 Neural Information Processing Systems (NeurIPS) https://slideslive.com/neurips

293 292

Develop an Intuition for Bayes Theorem With Worked Examples https://machinelearningmastery.com/intuition-for-bayes-theorem-with-worked-examples/

293 292

PyTorch adds new tools and libraries, welcomes https://pytorch.org/blog/pytorch-adds-new-tools-and-libraries-welcomes-preferred-networks-to-its-community/ NeurIPS 2019 Expo Workshop https://nips.cc/ExpoConferences/2019/schedule?workshop_id=16 PyTorch Elastic : https://github.com/pytorch/elastic @ai_machinelearning_big_data

293 292

Свежая подборка из мира новостей по искусственному интеллекту, Big Data и машинному обучению. Переходи по ссылке и будь в курсе всего, что происходит в России и мире. Не оставайся в стороне от историй, за которыми будущее. https://t.me/bolshiedannye

293 292

A new framework for large-scale training of state-of-the-art visual classification models https://ai.facebook.com/blog/a-new-framework-for-large-scale-training-of-state-of-the-art-visual-classification-models/ Github: https://github.com/facebookresearch/ClassyVision Multi-modal Research to Production with PyTorch and Facebook https://nips.cc/ExpoConferences/2019/schedule?workshop_id=16 https://classyvision.ai/

293 292

Understanding Transfer Learning for Medical Imaging https://ai.googleblog.com/2019/12/understanding-transfer-learning-for.html Article: https://arxiv.org/abs/1902.07208

293 292

Deep Double Descent https://openai.com/blog/deep-double-descent/ Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt https://arxiv.org/abs/1912.02292

293 292

Netflix open-sources its Python Framework ‘Metaflow’ for building and managing data science projects https://www.marktechpost.com/2019/12/04/netflix-open-sources-its-python-framework-metaflow-for-building-and-managing-data-science-projects/ Github: https://github.com/Netflix/metaflow Documentation: https://docs.metaflow.org/

293 292

Training multi-agent AI systems to solve complex tasks through cooperation https://ai.facebook.com/blog/using-multi-agent-reinforcement-learning-to-improve-collaboration/ full paper: https://arxiv.org/abs/1910.08809 code: https://github.com/TorchCraft/TorchCraftAI/tree/targeting

293 292

Python for Scientists @ai_machinelearning_big_data