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 290 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 292 388 підписників, посідаючи 328 місце в категорії Технології та додатки та 1 290 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 292 388 підписників.

За останніми даними від 08 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 274, а за останні 24 години на -221, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.46%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.47% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 812 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 003 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 09 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.

292 388

Підписники

-22124 години

-1 3547 днів

-6 27430 день

21 812

Перегляди допису

~ 16 00324 години

~ 17 78848 годин

7.46%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

292 392

Digit Recognizer - Introduction to Kaggle Competitions with Image Classification Task (0.995) https://towardsdatascience.com/digit-recognizer-introduction-to-kaggle-competitions-with-image-classification-task-0-995-268fa2b90e13

292 392

Attention, Dialogue, and Learning Reusable Patterns https://medium.com/rasa-blog/attention-dialogue-and-learning-reusable-patterns-5d6bd18ef9f0

292 392

Data Science for Real Transforming property management with advanced analytics and machine learning https://towardsdatascience.com/data-science-for-real-c09f088b6550

292 392

9 obscure Python libraries for data science https://opensource.com/article/18/11/python-libraries-data-science

292 392

No time to read AI research? We summarized top 2018 papers for you https://www.topbots.com/most-important-ai-research-papers-2018/

292 392

Making Your Neural Network Say “I Don’t Know” — Bayesian NNs using Pyro and PyTorch https://towardsdatascience.com/making-your-neural-network-say-i-dont-know-bayesian-nns-using-pyro-and-pytorch-b1c24e6ab8cd?source=collection_home---2------0---------------------

292 392

Обзор основных методов Deep Domain Adaptation https://habr.com/company/mailru/blog/429966/

292 392

How to Reduce Overfitting of a Deep Learning Model with Weight Regularization https://machinelearningmastery.com/how-to-reduce-overfitting-in-deep-learning-with-weight-regularization/

292 392

A Gentle Introduction to Weight Constraints to Reduce Generalization Error in Deep Learning https://machinelearningmastery.com/introduction-to-weight-constraints-to-reduce-generalization-error-in-deep-learning/

292 392

Gaussian Mixture Model clustering: how to select the number of components https://towardsdatascience.com/gaussian-mixture-model-clusterization-how-to-select-the-number-of-components-clusters-553bef45f6e4

292 392

Machine learning, meet quantum computing https://www.technologyreview.com/s/612435/machine-learning-meet-quantum-computing/

292 392

An easy introduction to unsupervised learning with 4 basic techniques https://towardsdatascience.com/an-easy-introduction-to-unsupervised-learning-with-4-basic-techniques-897cb81979fd

292 392

3D Visualization of NN layers with TensorSpace.js https://towardsdatascience.com/3d-visualization-of-nn-layers-with-tensorspace-js-7a8ef5440125

292 392

https://habr.com/company/ruvds/blog/429834/

292 392

A simple Machine Learning introduction https://towardsdatascience.com/a-simple-machine-learning-introduction-2f0f626966d7

292 392

Introduction to Natural Language Processing for Text https://towardsdatascience.com/introduction-to-natural-language-processing-for-text-df845750fb63

292 392

Universities with AI Programs https://ai-jobs.net/universities-with-ai-programs/

292 392

11 websites to find free, interesting datasets https://www.interviewqs.com/blog/free_online_data_sets

292 392

A Comprehensive Hands-on Guide to Transfer Learning with Real-World Applications in Deep Learning https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-hands-on-guide-to-transfer-learning-with-real-world-applications-in-deep-learning-212bf3b2f27a

292 392

What’s In a Face (CVPR in Review V) https://medium.com/neuromation-io-blog/whats-in-a-face-cvpr-in-review-v-3086f60e1f1c