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 292 747 підписників, посідаючи 328 місце в категорії Технології та додатки та 1 291 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 292 747 підписників.

За останніми даними від 07 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 317, а за останні 24 години на -209, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.45%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.46% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 817 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 15 977 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 160.
  • 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 08 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.

292 747
Підписники
-20924 години
-1 3687 днів
-6 31730 день
Архів дописів
The Hundred-Page Machine Learning Book http://themlbook.com/wiki/doku.php

Reinforcement Learning Tutorial | Reinforcement Learning Example Using Python https://www.youtube.com/watch?v=LzaWrmKL1Z4

University of California, Berkeley full course 2018 This course will introduce the basic ideas and techniques underlying the design of intelligent computer systems. A specific emphasis will be on the statistical and decision-theoretic modeling paradigm. By the end of this course, you will have built autonomous agents that efficiently make decisions in fully informed, partially observable and adversarial settings https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/

Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements https://medium.com/@borisborev/aifortrading-2edd6fac689d

Изучаешь Data Science? Такого ты еще не видел!@mommyscience - авторский канал, на котором не бывает скучно, только годная информация, челенджи и рекомендации. Качай свой скилл вместе с нами! Подписавшись, ты получишь доступ к постоянно пополняющейся базе знаний, а именно: ✔️ Разбор реальных задач ✔️ Рекомендации и советы по обучению ✔️ Внутренние соревнования и викторины ✔️ Ссылки на полезные материалы ✔️ Участие в соревнованиях на Kaggle и многое другое https://t.me/mommyscience

Reinforcement learning without gradients: evolving agents using Genetic Algorithms https://towardsdatascience.com/reinforcement-learning-without-gradients-evolving-agents-using-genetic-algorithms-8685817d84f

Python Anaconda for Deep Learning, Keras and Tensorflow (Module 1, Part 3) https://www.youtube.com/watch?v=uOMhboAnVNk

Top 10 IPython Notebook Tutorials for Data Science and Machine Learning List mostly for beginners. Link: https://www.kdnuggets.com/2016/04/top-10-ipython-nb-tutorials.html #novice #beginner #ipython #jupyter

Creating voice assistant for games (tutorial for FIFA) Play games with voice commands using a Deep Learning powered wake-word detection engine https://towardsdatascience.com/creating-voice-assistant-for-games-tutorial-for-fifa-71cfbe428bd1

Impact of Dataset Size on Deep Learning Model Skill And Performance Estimates https://machinelearningmastery.com/impact-of-dataset-size-on-deep-learning-model-skill-and-performance-estimates/

How to Develop a Stacking Ensemble for Deep Learning Neural Networks in Python With Keras https://machinelearningmastery.com/stacking-ensemble-for-deep-learning-neural-networks/

Explained: A Style-Based Generator Architecture for GANs - Generating and Tuning Realistic Artificial Faces https://towardsdatascience.com/explained-a-style-based-generator-architecture-for-gans-generating-and-tuning-realistic-6cb2be0f431

How to Create a Random-Split, Cross-Validation, and Bagging Ensemble for Deep Learning in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-create-a-random-split-cross-validation-and-bagging-ensemble-for-deep-learning-in-keras/