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
Показати більше📈 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
Архів дописів
292 388
Probability Theory for Machine/Deep Learning
https://towardsdatascience.com/probability-theory-for-deep-learning-9551b9255cf0?source=collection_home---4------3---------------------
292 388
All the Steps to Build your first Image Classifier (with code)
From creating datasets to testing your program accuracy
https://medium.com/@artux51/all-the-steps-to-build-your-first-image-classifier-with-code-cf244b015799
292 388
Recurrent Neural Networks
Remembering what’s important
https://towardsdatascience.com/recurrent-neural-networks-d4642c9bc7ce
292 388
Работа с Big Data в «МегаФон»
Директор по аналитике больших данных компании «МегаФон» рассказывает, как вырасти в профессионала в области big data и как именно работает с ними сотовый оператор.
https://www.youtube.com/watch?v=C6zSSWoOUOw«МегаФон»
292 388
Boosting: Is It Always The Best Option?
https://towardsdatascience.com/boosting-is-it-always-the-best-option-ce624a359c19
292 388
PyTorch Machine Learning Tutorial - Machine Learning with Python and PyTorch
https://www.youtube.com/watch?v=TB-G1KqRb5o
292 388
Long-Range Robotic Navigation via Automated Reinforcement Learning
http://ai.googleblog.com/2019/02/long-range-robotic-navigation-via.html
292 388
ИК Криптонит запустили всероссийский ежегодный конкурс технологических стартапов Криптонит Startup Challenge с призовым фондом в 10 млн. рублей.
Если ты интересуешься стартапами, машинным обучением, нейронными сетями, искусственным интеллектом, то подпишись на канал https://t.me/startupchallenge.
В своем канале они делятся советами со стартаперами, рассказывают как понравиться инвестору и получить инвестиции, как проработать свою идею, как оценить свой рынок. Также делают обзоры рынка, перспективных направлений и технологий.
Подписывайся на канал https://t.me/startupchallenge и получай самую ценную информацию от инвесторов и экспертов рынка.
292 388
The 10 coolest papers from CVPR 2018
The 2018 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) took place last week in Salt Lake City, USA.
https://towardsdatascience.com/the-10-coolest-papers-from-cvpr-2018-11cb48585a49?source=collection_home---4------3---------------------
292 388
Neural ODEs
Notebook here collects theory, basic implementation and some experiments of Neural Ordinary Differential Equations
https://github.com/urtrial/neural-ode
Link to NBViewer
https://nbviewer.jupyter.org/github/urtrial/neural_ode/blob/master/Neural%20ODEs%20(Russian).ipynb
Link to NBViewer (RUS)
https://nbviewer.jupyter.org/github/urtrial/neural_ode/blob/master/Neural%20ODEs.ipynb
292 388
How to use Google Speech to Text API to transcribe long audio files?
https://towardsdatascience.com/how-to-use-google-speech-to-text-api-to-transcribe-long-audio-files-1c886f4eb3e9?source=collection_home---4------0---------------------
292 388
Introducing TensorFlow Datasets
https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-datasets-c7f01f7e19f3?source=topic_page---------2------------------1
292 388
Все мы слышали о профессии Data Scientist, но мало кто знает с чего вообще начать обучение Machine Learning.
Первым шагом в освоении data science может стать курс от Skillfactory Практический Machine learning → http://bit.ly/2GRmdyn
На курсе вы научитесь применять основные модели машинного обучения. Узнаете зачем нужны тренировочная, валидационная и тестовая выборки, кросс-валидация и скользящий контроль, освоите feature engineering, обучите простую, рекуррентную и сверточную нейронную сеть и многое другое.
292 388
Regression: Kernel and Nearest Neighbor Approach
In this article, I will talk about the Kernel and Nearest Neighbor Approach which forms a major class of non-parametric methods to solve a regression setting.
https://towardsdatascience.com/regression-kernel-and-nearest-neighbor-approach-6e27e5e955e7
292 388
How to Fix FutureWarning Messages in scikit-learn
https://machinelearningmastery.com/how-to-fix-futurewarning-messages-in-scikit-learn/
292 388
Monetizing Machine Learning Book
Quickly Turn Python ML Ideas
into Web Applications on the
Serverless Cloud
292 388
30 Days in the Life of a Machine Learning Researcher
https://medium.com/@abidlabs/what-its-like-to-do-machine-learning-research-for-a-month-8d270f076531?source=topic_page---------4------------------1
292 388
Convolutional Neural Network
Learn Convolutional Neural Network from basic and its implementation in Keras
https://towardsdatascience.com/covolutional-neural-network-cb0883dd6529
292 388
8 Tricks for Configuring Backpropagation to Train Better Neural Networks
https://machinelearningmastery.com/best-advice-for-configuring-backpropagation-for-deep-learning-neural-networks/
