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

293 172

17th September In Moscow MegaFon office will host another meetup. Speakers from Mail.Ru, Altinity, Couchbase and MegaFon will talk about Statefull in Kubernetes. Free admission. For details and registration : https://pao-megafon--org.timepad.ru/event/1056036/

293 172

Learning Cross-Modal Temporal Representations from Unlabeled Videos http://ai.googleblog.com/2019/09/learning-cross-modal-temporal.html

293 172

Recursive Sketches for Modular Deep Learning http://ai.googleblog.com/2019/09/recursive-sketches-for-modular-deep.html

293 172

📝 The paper: Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features video: https://www.youtube.com/watch?v=AOZw1tgD8dA available here: http://gradientscience.org/adv/ article: https://distill.pub/2019/advex-bugs-discussion/

293 172

Assessing the Quality of Long-Form Synthesized Speech http://ai.googleblog.com/2019/09/assessing-quality-of-long-form.html

293 172

DeepMind's OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games. code: https://github.com/deepmind/open_spiel article: https://arxiv.org/abs/1908.09453

293 172

How to Develop and Evaluate Naive Classifier Strategies Using Probability https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-and-evaluate-naive-classifier-strategies-using-probability/

293 172

💬 Announcing Two New Natural Language Dialog Datasets https://ai.googleblog.com/2019/09/announcing-two-new-natural-language.html Coached Conversational Preference Elicitation A dataset consisting of 502 dialogs with 12,000 annotated utterances between a user and an assistant discussing movie preferences in natural language. https://ai.google/tools/datasets/coached-conversational-preference-elicitation Accessing the Taskmaster-1 dataset The full Taskmaster-1 dialog dataset has total 13,215 dialogs with 7708 written and 5507 spoken. https://storage.googleapis.com/dialog-data-corpus/TASKMASTER-1-2019/landing_page.html

293 172

Pytorch implementation of the paper "Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples» https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples https://github.com/richardaecn/class-balanced-loss

293 172

Introducing Neural Structured Learning in TensorFlow https://medium.com/tensorflow/introducing-neural-structured-learning-in-tensorflow-5a802efd7afd Neural Structured Learning: Training with Structured Signals Article: https://www.tensorflow.org/neural_structured_learning Code: https://github.com/tensorflow/neural-structured-learning

293 172

Giving Lens New Reading Capabilities in Google Go http://ai.googleblog.com/2019/09/giving-lens-new-reading-capabilities-in.html

293 172

A Gentle Introduction to Jensen’s Inequality https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-jensens-inequality/

293 172

Rules of Machine Learning by Google Best Practices for ML Engineering https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml/

293 172

Adapt or Get Left Behind: Domain Adaptation through BERT Language Model Finetuning for Aspect-Target Sentiment Classification https://arxiv.org/abs/1908.11860

293 172

A Gentle Introduction to Generative Adversarial Network Loss Functions https://machinelearningmastery.com/generative-adversarial-network-loss-functions/

293 172

📚 A practical approach to machine learning. GitHub : https://github.com/GokuMohandas/practicalAI

293 172

Тестим: профессия ML-разработчик 3 сентября в 19:00 Три человека разных профессий впервые напишут собственный сервис, основанный на машинном обучении. Вы тоже сможете. Присоединяйтесь: https://clc.to/85qbFg Как это устроено? — Эмиль Магеррамов, COO в EORA Data Lab и ведущий преподаватель специализации «Data Science» в SkillFactory — короткая видеолекция и инструкция по установке необходимых приложений для работы — час интенсива по Machine learning в режиме реального времени с преподавателем и другими студентами — ваш собственный сервис для определения спама, основанный на машинном обучении, уже к вечеру. Регистрируйтесь и попробуйте свои силы в Machine learning: https://clc.to/85qbFg

293 172

🔥Finally, AI-Based Painting is here! #GANPaint video: https://www.youtube.com/watch?v=IqHs_DkmDVo Semantic Photo Manipulation with a Generative Image Prior paper: http://ganpaint.io/

293 172

🚀 Introducing TF-GAN: A lightweight GAN library for TensorFlow 2.0 Tensorflow blog: https://medium.com/tensorflow/introducing-tf-gan-a-lightweight-gan-library-for-tensorflow-2-0-36d767e1abae Code: https://github.com/tensorflow/gan Free course: https://developers.google.com/machine-learning/gan/ Paper: https://arxiv.org/abs/1805.08318

293 172

PyTorch Examples A repository showcasing examples of using PyTorch https://github.com/pytorch/examples