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

293 289

A Gentle Introduction to the Bayes Optimal Classifier https://machinelearningmastery.com/bayes-optimal-classifier/ https://svivek.com/teaching/machine-learning/lectures/slides/prob-learning/bayes-optimal-classifier.pdf

293 289

AR-Net: A simple autoregressive neural network for time series https://ai.facebook.com/blog/ar-net-a-simple-autoregressive-neural-network-for-time-series/ full paper: https://arxiv.org/abs/1911.12436

293 289

Check the Data Science channel where you can find a lot of articles, links and commentaries on them. Join and learn hot topics of data science @opendatascience

293 289

📋 Introducing TensorBoard.dev: a new way to share your ML experiment results https://blog.tensorflow.org/2019/12/introducing-tensorboarddev-new-way-to.html article : https://arxiv.org/abs/1910.10683 example: https://tensorboard.dev/experiment/EvNO346lT0iYbmeaWmoNCQ/#scalars

293 289

nbdev: use Jupyter Notebooks for everything https://www.fast.ai//2019/12/02/nbdev/ github: https://github.com/fastai/nbdev/

293 289

A Gentle Introduction to Model Selection for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-model-selection-for-machine-learning/

293 289

Python for Probability, Statistics, and Machine Learning @ai_machinelearning_big_data

293 289

Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares https://web.stanford.edu/~boyd/vmls/ @ai_machinelearning_big_data

293 289

High-Throughput, Contact-Free Detection of Atrial Fibrillation From Video With Deep Learning https://jamanetwork.com/journals/jamacardiology/fullarticle/2756246

293 289

Прими участие в бесплатном интенсиве по Data Science и освой Machine Learning с нуля. Регистрируйся прямо сейчас: 👉 https://clc.to/wLZYUQ. В результате ты: ✔️ познакомишься с основами программирования на Python; ✔️ научишься работать с библиотеками Matplotlib и Scikit-Learn; ✔️ узнаешь, как грамотно выгружать и визуализировать данные; ✔️ сможешь обучать модели; ✔️ создашь свой первый проект. 🎁 Все участники, которые дойдут до конца, получат премиум-доступ на месяц к приложению для изучения английского от партнёра EnglishDom!

293 289

Optimizing agent behavior over long time scales by transporting value https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/tvt https://github.com/deepmind/tvt article: https://arxiv.org/abs/1810.06721

293 289

How to Use an Empirical Distribution Function in Python https://machinelearningmastery.com/empirical-distribution-function-in-python/

293 289

Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта! Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/_dCORw (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 больше о возможностях: https://clc.to/_dCORw

293 289

Introducing LIGHT: A multiplayer text adventure game for dialogue research https://ai.facebook.com/blog/introducing-light-a-multiplayer-text-adventure-game-for-dialogue-research/ Learning in Interactive Games with Humans and Text https://parl.ai/projects/light/ ParlAI Quick-start http://parl.ai.s3-website.us-east-2.amazonaws.com/docs/tutorial_quick.html

293 289

Identifying Exoplanets with Neural Networks https://blog.tensorflow.org/2019/11/identifying-exoplanets-with-neural.html code: https://github.com/aedattilo/models_K2/tree/master/research/astronet paper: https://arxiv.org/pdf/1903.10507.pdf

293 289

Understanding the generalization of ‘lottery tickets’ in neural networks https://ai.facebook.com/blog/understanding-the-generalization-of-lottery-tickets-in-neural-networks/ One ticket to win them all: generalizing lottery ticket initializations across datasets and optimizers https://arxiv.org/pdf/1906.02773.pdf https://arxiv.org/pdf/1906.02768.pdf

293 289

🔥 Fire and smoke detection with Keras and Deep Learning https://www.pyimagesearch.com/2019/11/18/fire-and-smoke-detection-with-keras-and-deep-learning/

293 289

Continual Unsupervised Representation Learning Paper: https://arxiv.org/abs/1910.14481 Code: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/curl

293 289

Handtrack.js: tracking hand interactions in the browser using Tensorflow.js and 3 lines of code https://blog.tensorflow.org/2019/11/handtrackjs-tracking-hand-interactions.html github: https://github.com/victordibia/handtrack.js/ dataset: http://vision.soic.indiana.edu/projects/egohands/

293 289

3 Ways to Encode Categorical Variables for Deep Learning https://machinelearningmastery.com/how-to-prepare-categorical-data-for-deep-learning-in-python/