Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

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: MachinelearningРосія1 377Технології та додатки336...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 275 988 підписників, посідаючи 336 місце в категорії Технології та додатки та 1 377 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 275 988 підписників.

За останніми даними від 07 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -2 499, а за останні 24 години на -157, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.01%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.41% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 22 107 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 17 690 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 342.
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 листопада, 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.

275 988

Підписники

-15724 години

-8727 днів

-2 49930 днів

22 107

Перегляди допису

~ 17 69024 години

~ 19 43548 годин

8.01%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

Архів дописів

275 924

Image classification with TensorFlow Lite Model Maker https://www.tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_image_classification ⚙ Code 💻 Colab @ai_machinelearning_big_data

275 924

🚀 This is an open source toolkit called s3prl, which stands for Self-Supervised Speech Pre-training and Representation Learning Github: https://github.com/s3prl/s3prl Paper: https://arxiv.org/abs/2105.01051v1 @ai_machinelearning_big_data

275 924

🔖 Как с нуля сделать первые шаги в Data Science? Персональный ментор, практика, приближенная к реальным задачам начинающего дата сайентиста, грамотно подобранный стек навыков — про все это поговорим 13 мая с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий расскажет о том, что нужно освоить, чтобы претендовать на позиции junior специалиста Machine Learning, и представит 4-х месячную базовую программу подготовки от OTUS. 🔗 Регистрируйтесь на вебинар и готовьте свои вопросы о перспективах и карьере в Data Science https://otus.pw/EskQ/

275 924

🔥Self-Supervised Vision Transformers with DINO Github: https://github.com/facebookresearch/dino Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/dino-paws-computer-vision-with-self-supervised-transformers-and-10x-more-efficient-training Paper: https://arxiv.org/abs/2104.14294 @ai_machinelearning_big_data

275 924

Understanding Autoencoders With Examples https://www.nbshare.io/notebook/86916405/Understanding-Autoencoders-With-Examples/ @ai_machinelearning_big_data

275 924

Leveraging Machine Learning for Game Development https://ai.googleblog.com/2021/03/leveraging-machine-learning-for-game.html Habr: https://habr.com/ru/company/google/blog/553346/ @ai_machinelearning_big_data

275 924

EigenGAN TensorFlow implementation of EigenGAN: Layer-Wise Eigen-Learning for GANs Github: https://github.com/LynnHo/EigenGAN-Tensorflow Paper: https://arxiv.org/abs/2104.12476v1 @ai_machinelearning_big_data

275 924

Token Labeling: Training a 85.4% Top-1 Accuracy Vision Transformer with 56M Parameters on ImageNet Github: https://github.com/zihangJiang/TokenLabeling Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10858v2 @ai_machinelearning_big_data

275 924

🌐 MMDetection3D is an open source object detection toolbox based on PyTorch, towards the next-generation platform for general 3D detection Github: https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10956v1 @ai_machinelearning_big_data

275 924

VideoGPT: Video Generation using VQ-VAE and Transformers Github: https://github.com/wilson1yan/VideoGPT Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10157 Demo: https://gradio.app/g/AK391/VideoGPT Latent Video Transformer: https://arxiv.org/abs/2006.10704 @ai_machinelearning_big_data

275 924

Graph-based Neural Structured Learning in TFX | TensorFlow https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/tfx/neural_structured_learning Code: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/tutorials/tfx/neural_structured_learning.ipynb @ai_machinelearning_big_data

275 924

TediGAN: Text-Guided Diverse Face Image Generation and Manipulation in PyTorch. Github: https://github.com/IIGROUP/TediGAN Dataset: https://github.com/IIGROUP/Multi-Modal-CelebA-HQ-Dataset Paper: https://arxiv.org/abs/2104.08910v1 @ai_machinelearning_big_data

275 924

Microsoft's ProphetNet-X: Large-Scale Pre-training Models for English, Multi-lingual, Dialog, and Code Generation Code: https://github.com/microsoft/ProphetNet Paper: https://arxiv.org/pdf/2001.04063.pdf @ai_machinelearning_big_data

275 924

Познайте дзен в Telegram-канале Zen of Python. Каждый день там публикуются полезные материалы по Python и связанным с ним технологиям. Подписывайтесь: @zen_of_python

275 924

🔍 Zooming-Slow-Mo Code: https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020 Paper: https://arxiv.org/abs/2104.07473 @ai_machinelearning_big_data

275 924

🔍 Zooming-Slow-Mo Code: https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020 Paper: https://arxiv.org/abs/2104.07473 @ai_machinelearning_big_data

275 924

TensorFlow input pipelines | TensorFlow Core https://www.tensorflow.org/guide/data Code: https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/data.ipynb

275 924

Open Source Experimental Design Software in the Age of AI Github: https://github.com/yunshengtian/AutoOED Paper: https://arxiv.org/abs/2104.05959 Project: https://www.autooed.org/ @ai_machinelearning_big_data

275 924

На любой работе бывает скучно. Получили задачу, сделали, отдали. И так минимум по 8 часов каждый день пять раз в неделю. Ну ладно, с перерывом на обед. А что, если добавить немного соревнований в привычный распорядок дел? Есть предложение! Образовательная экосистема GeekBrains запускает новый курс — «Спортивный Data Science». 🧑‍🏫 Вместе с преподавателем вы разберете реальные задачи по анализе данных и машинному обучению, и в конце каждого занятия пройдете соревнование по пройденной теме на Kaggle. Задачи будут из разных сфер: маркетинга, страхования, банкинга, медицины. Придется посоревноваться с другими участниками за лучший результат! Что нужно знать: • Математику на уровне вузов или курсов по Data Science • Python и классические DS-библиотеки • Классические алгоритмы машинного обучения А вот что вы получите: ⭐️ Удостоверение о повышении квалификации ⭐️ Улучшенное резюме ⭐️ Шанс получить работу в престижной компании Переходите по ссылке, регистрируйтесь на курс и выигрывайте!

275 924

How to Perform Voice Gender Recognition using TensorFlow in Python https://www.thepythoncode.com/article/gender-recognition-by-voice-using-tensorflow-in-python Code: https://github.com/x4nth055/gender-recognition-by-voice @ai_machinelearning_big_data