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 278 Технології та додатки328...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 292 964 підписників, посідаючи 328 місце в категорії Технології та додатки та 1 278 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 292 964 підписників.

За останніми даними від 06 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 314, а за останні 24 години на -187, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.37%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.45% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 579 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 15 979 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 159.
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 07 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.

292 964

Підписники

-18724 години

-1 3257 днів

-6 31430 день

21 579

Перегляди допису

~ 15 97924 години

~ 17 85348 годин

7.37%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

292 956

A General Decoupled Learning Framework for Parameterized Image Operators https://arxiv.org/abs/1907.05852

292 956

New fast.ai course: A Code-First Introduction to Natural Language Processing https://www.fast.ai/2019/07/08/fastai-nlp/ Github: https://github.com/fastai/course-nlp Videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLtmWHNX-gukKocXQOkQjuVxglSDYWsSh9

292 956

Postuf — продуктовая компания, которая занимается разработкой приложения, позволяющего узнать всю информацию о человеке из сети. Вводите имя, загружаете фото и получаете информацию об увлечениях, круге общения, последних совершённых действиях — всё, что только можно узнать о человеке из открытых источников. Сейчас они ищут разработчиков на Android, iOS и бэкенд (PHP, MySQL, Redis). Условия комфортные — офис в центре Москвы (ст.м. Чкаловская), Macbook Pro для работы, бесплатные обеды и ежегодный рост з/п на 20к. Подробнее о компании и вакансии: https://postuf.com/

292 956

How to Implement Wasserstein Loss for Generative Adversarial Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-wasserstein-loss-for-generative-adversarial-networks/

292 956

Simple Deep Q Network w/Pytorch: https://youtu.be/UlJzzLYgYoE Reinforcement Learning Crash Course: https://youtu.be/sOiNMW8k4T0 Policy Gradients w/Tensorflow: https://youtu.be/UT9pQjVhcaU Deep Q Learning w/Tensorflow https://youtu.be/3Ggq_zoRGP4 Code Your Own RL Environments https://youtu.be/vmrqpHldAQ0 How to Spec a Deep Learning PC: https://youtu.be/xsnVlMWQj8o Deep Q Learning w/ Pytorch: https://youtu.be/RfNxXlO6BiA Machine Learning Freelancing https://youtu.be/6M04ZTLE_O4 Code from video: https://github.com/philtabor/Youtube-Code-Repository

292 956

Learning to learn with quantum neural networks via classical neural networks https://arxiv.org/abs/1907.05415

292 956

An implementation of the BERT-DST: Scalable End-to-End Dialogue State Tracking with Bidirectional Encoder Representations from Transformer (Interspeech 2019) Article: https://arxiv.org/pdf/1907.03040.pdf Github: https://github.com/guanlinchao/bert-dst

292 956

How to Code the GAN Training Algorithm and Loss Functions https://machinelearningmastery.com/how-to-code-the-generative-adversarial-network-training-algorithm-and-loss-functions/

292 956

Multilingual Universal Sentence Encoder for Semantic Retrieval http://ai.googleblog.com/2019/07/multilingual-universal-sentence-encoder.html

292 956

TRFL a library of reinforcement learning building blocks By the Research Engineering team at DeepMind: https://github.com/deepmind/trfl

292 956

Advancing Semi-supervised Learning with Unsupervised Data Augmentation http://ai.googleblog.com/2019/07/advancing-semi-supervised-learning-with.html

292 956

A Tour of Generative Adversarial Network Models https://machinelearningmastery.com/tour-of-generative-adversarial-network-models/

292 956

Bayesian deep learning with hierarchical prior: Predictions from limited and noisy data Article: https://arxiv.org/abs/1907.04240 PDF: https://arxiv.org/pdf/1907.04240.pdf

292 956

Predicting the Generalization Gap in Deep Neural Networks http://ai.googleblog.com/2019/07/predicting-generalization-gap-in-deep.html

292 956

Neural Architecture Search at CVPR 2019 https://drsleep.github.io/NAS-at-CVPR-2019/

292 956

How to Identify and Diagnose GAN Failure Modes https://machinelearningmastery.com/practical-guide-to-gan-failure-modes/

292 956

Rank-consistent Ordinal Regression for Neural Networks Article: https://arxiv.org/abs/1901.07884 PyTorch: https://github.com/Raschka-research-group/coral-cnn

292 956

Literature of Deep Learning for Graphs This is a paper list about deep learning for graphs. https://github.com/DeepGraphLearning/LiteratureDL4Graph

292 956

Check the data science channel there you will find a lot of articles, links and advanced researches . Join and learn hot topics of data science @opendatascience

292 956

How to Develop a Conditional GAN (cGAN) From Scratch Generative Adversarial Networks, or GANs, are an architecture for training generative models, such as deep convolutional neural networks for generating images.