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
DeepMind: This Card Game Is the Next Frontier for AI Research https://www.youtube.com/watch?v=cD-eXjf854Q

Тех, кто предпочитает особые игры разума и знает азы Python, 19 марта ждут в 20-00 (мск) на онлайн-трансляции Дня открытых дверей углубленного курса «Data Scientist»: https://otus.pw/isyM/ Пока есть время – готовьте вопросы преподавателю курса, Александру Никитину, и пройдите вступительный тест на курс: https://otus.pw/IRyN/ На вебинаре: • Будет знакомство с преподавателем и разговор о программе курса и ее наполнении; • Ответят на все интересующие вопросы про формат обучения, домашки и выпускной проект – готовьте вопросы! • Расскажут об условиях трудоустройства для выпускников (уже больше 20 известных компаний ждут на собеседование успешных выпускников). Приходите за подробностями! P.S. А если вы решите все-таки остаться обычным супер разработчиком Python, то по 20 марта включительно – особая цена для сдавших тест в группу продвинутого онлайн-курса «Разработчик Python» https://otus.pw/mCFu/

A Gentle Introduction to Computer Vision https://machinelearningmastery.com/what-is-computer-vision/

Robotic Control with Graph Networks Exploiting relational inductive bias to improve generalization and control https://towardsdatascience.com/robotic-control-with-graph-networks-f1b8d22b8c86

Book Computer Vision: Models, Learning, and Inference

Уже 5-й год Newprolab обучает специалистов в сфере big data. Здесь специалист любого уровня найдет для себя курс, соответствующий его уровню знаний и профессиональным потребностям. И ведь не секрет, что специалисты в области больших данных уже обгоняют программистов по уровню заработной платы! Какие программы предлагает Newprolab? «Специалист по большим данным» — старт 26 марта «Data engineer» — старт 20 мая «Анализ данных на Scala» — старт 19 марта «Цифровизация бизнеса» — старт 20 марта «Deep learning» — дату запуска уточняйте На всех программах участники работают над лабами и проектами с реальными задачами из различных сфер бизнеса, получают практические навыки и все полученные знания сразу применяют в тестовых проектах. ❗Они хорошо заморочились на тему того, как добиться, чтобы участник с высокой вероятностью дошел до конца и получил все необходимые навыки для того, чтобы приносить пользу бизнесу: - реальные кластеры и задачи из индустрии - чекеры, которые проверяют правильность выполнения лаб и дают быстро фидбек - практики из индустрии, умеющие объяснять сложные вещи простым языком - методология обучения, удерживающая правильный баланс между самостоятельностью и поддержкой ❓ Что еще дает прохождение программы, кроме практических навыков? Методология построена таким образом, что человек на программе проходит путь героя: участник приобретает уверенность в том, что любая задача по плечу и он сможет справиться с чем угодно. Для работодателей этот soft skill очень важен. 🎉 Скидка 15% для читателей канала: Информация и регистрация: http://gaurl.ru/OGpKmE

Harnessing Organizational Knowledge for Machine Learning http://ai.googleblog.com/2019/03/harnessing-organizational-knowledge-for.html

The Latest Machine Learning Trends From MIT Professors and Researchers https://hackernoon.com/the-latest-machine-learning-trends-from-mit-professors-and-researchers-cdda345dd207

Exploring Univariate Data Using Super Hero data to get started with univariate EDA in Python https://towardsdatascience.com/exploring-univariate-data-e7e2dc8fde80

Демистифицируем свёрточные нейросети https://habr.com/ru/company/nixsolutions/blog/443236/

The Best of AI: New Articles Published This Month (February 2019) 10 data articles handpicked by the Sicara team, just for you https://blog.sicara.com/02-2019-best-ai-new-articles-this-month-cca9faaf867e

How to Develop and Demonstrate Competence With Deep Learning for Computer Vision https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-and-demonstrate-competence-with-deep-learning-for-computer-vision/

NLP Learning Series: Part 3 - Attention, CNN and what not for Text Classification https://mlwhiz.com/blog/2019/03/09/deeplearning_architectures_text_classification/