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 276 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 293 167 підписників, посідаючи 326 місце в категорії Технології та додатки та 1 276 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 293 167 підписників.

За останніми даними від 04 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 366, а за останні 24 години на -131, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.35%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.62% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 569 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 480 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 168.
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 05 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.

293 167

Підписники

-13124 години

-1 4647 днів

-6 36630 день

21 569

Перегляди допису

~ 16 48024 години

~ 18 29048 годин

7.35%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

293 187

Depth Hints are complementary depth suggestions which improve monocular depth estimation algorithms trained from stereo pairs code: https://github.com/nianticlabs/depth-hints paper: https://arxiv.org/abs/1909.09051 dataset : https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/datasets/SceneFlowDatasets.en.html

293 187

Neural networks in NLP are vulnerable to adversarially crafted inputs. We show that they can be trained to become certifiably robust against input perturbations such as typos and synonym substitution in text classification: https://arxiv.org/abs/1909.01492

293 187

If you are programmer or a student / graduate or PHD. IF you have basic knowledge of higher mathematics, probability theory and python? If you dream to try yourself in Data Science? MegaFon announces a competition for participation in the five-day intensive BigDataCamp! You could become a participant in the training, just go through testing and write a motivation letter. All details on the website: http://bigdatacamp.megafon.ru/

293 187

Fast End-to-End Neural Speech Recognition Toolkit https://github.com/freewym/espresso

293 187

🗣 Using AI-generated questions to train NLP systems https://ai.facebook.com/blog/research-in-brief-unsupervised-question-answering-by-cloze-translation/ code: https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedQA paper: https://research.fb.com/publications/unsupervised-question-answering-by-cloze-translation/

293 187

🎲 Discrete Probability Distributions for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/discrete-probability-distributions-for-machine-learning/

293 187

🔍 DeepPavlov: An open-source library for end-to-end dialogue systems and chatbots article: https://medium.com/tensorflow/deeppavlov-an-open-source-library-for-end-to-end-dialog-systems-and-chatbots-31cf26849e37 research: https://colab.research.google.com/github/deepmipt/dp_notebooks/blob/master/DP_tf.ipynb code: https://github.com/deepmipt/DeepPavlov

293 187

NVIDIA Announces TensorRT 6; Breaks 10 millisecond barrier for BERT-Large https://news.developer.nvidia.com/tensorrt6-breaks-bert-record/

293 187

A Gentle Introduction to Probability Distributions https://machinelearningmastery.com/what-are-probability-distributions/

293 187

This AI Clears Up Your Hazy Photos Double-DIP: Unsupervised Image Decomposition via Coupled Deep-Image-Priors article: http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/DoubleDIP/ code: https://github.com/yossigandelsman/DoubleDIP video: https://www.youtube.com/watch?v=qkHK1QdQ2Fk

293 187

Google at Interspeech 2019 http://ai.googleblog.com/2019/09/google-at-interspeech-2019.html

293 187

On Extractive and Abstractive Neural Document Summarization with Transformer Language Models https://arxiv.org/abs/1909.03186v1

293 187

The largest publicly available language model: CTRL has 1.6B parameters and can be guided by control codes for style, content, and task-specific behavior. code: https://github.com/salesforce/ctrl article: https://einstein.ai/presentations/ctrl.pdf https://blog.einstein.ai/introducing-a-conditional-transformer-language-model-for-controllable-generation/

293 187

Facebook Research at Interspeech 2019 https://ai.facebook.com/blog/facebook-research-at-interspeech-2019/ Sequence-to-Sequence Speech Recognition with Time-Depth Separable Convolutions https://research.fb.com/publications/sequence-to-sequence-speech-recognition-with-time-depth-separable-convolutions/ Unsupervised Singing Voice Conversion https://research.fb.com/publications/unsupervised-singing-voice-conversion/

293 187

A Gentle Introduction to Uncertainty in Machine Learning https://machinelearningmastery.com/uncertainty-in-machine-learning/

293 187

Using Deep Learning to Inform Differential Diagnoses of Skin Diseases http://ai.googleblog.com/2019/09/using-deep-learning-to-inform.html

293 187

PyTorch Meta-learning Framework for Researchers https://github.com/learnables/learn2learn learn2learn is a PyTorch library for meta-learning implementations http://learn2learn.net

293 187

5 Reasons to Learn Probability for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/why-learn-probability-for-machine-learning/

293 187

Machine Learning for Physics and the Physics of Learning Tutorials overview: https://www.ipam.ucla.edu/programs/workshops/machine-learning-for-physics-and-the-physics-of-learning-tutorials/ videos: https://www.ipam.ucla.edu/videos/

293 187

Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта! Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? Приходите в SkillFactory на онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw (при поддержке NVIDIA Corporation). Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др. Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений. Узнайте подробности: https://clc.to/7KlVNw