uk
Feedback
Machinelearning

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 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
Архів дописів
🔥AI For Everyone Free course from Andrew Ng In this course, you will learn: - The meaning behind common AI terminology, including neural networks, machine learning, deep learning, and data science - What AI realistically can--and cannot--do - How to spot opportunities to apply AI to problems in your own organization - What it feels like to build machine learning and data science projects - How to work with an AI team and build an AI strategy in your company - How to navigate ethical and societal discussions surrounding AI https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

Создай модель машинного обучения с нуля на бесплатном интенсиве! Ссылка для регистрации 🔜 https://clc.to/XaaVUQ ✔️ Настроим среду и проведем экспресс-введение в Python. ✔️ Построим модель от начала до конца и оценим ее качество. ✔️ Проведем ревью работ участников. Стань одним из лучших и получи грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

This is an attempt to modify Dive into Deep Learning, Berkeley STAT 157 (Spring 2019) textbook's code into PyTorch. https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch

Bi-Tempered Logistic Loss for Training Neural Nets with Noisy Data http://ai.googleblog.com/2019/08/bi-tempered-logistic-loss-for-training.html

TensorFlow with Apache Arrow Datasets Apache Arrow enables the means for high-performance data exchange with TensorFlow that is both standardized and optimized for analytics and machine learning. https://medium.com/tensorflow/tensorflow-with-apache-arrow-datasets-cdbcfe80a59f Also TensorFlow 2.0 Release Candidate: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0-rc0

Deep Learning for Content Creation Tutorial https://nvlabs.github.io/dl-for-content-creation/

Deep Learning Illustrated: Building Natural Language Processing Models https://blog.dominodatalab.com/deep-learning-illustrated-building-natural-language-processing-models/

Data Visualization Curriculum A data visualization curriculum of interactive notebooks, using Vega-Lite and Altair. https://github.com/uwdata/visualization-curriculum

Ludwig is a toolbox built on top of TensorFlow that allows to train and test deep learning models without the need to write code. https://github.com/uber/ludwig

Turbo, An Improved Rainbow Colormap for Visualization http://ai.googleblog.com/2019/08/turbo-improved-rainbow-colormap-for.html

🔥New models in 17 and 100 languages XLM/mBERT pytorch LM supports multi-GPU and multi-node training https://github.com/facebookresearch/XLM#pretrained-cross-lingual-language-models

A Gentle Introduction to StyleGAN the Style Generative Adversarial Network https://machinelearningmastery.com/introduction-to-style-generative-adversarial-network-stylegan/

Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure Code: https://github.com/jason9693/MusicTransformer-tensorflow2.0 Article: https://arxiv.org/abs/1809.04281

ai ,machine learning • 1146 leaderboards • 1223 tasks • 1105 datasets • 14779 papers with code https://paperswithcode.com/sota

Joint Speech Recognition and Speaker Diarization via Sequence Transduction http://ai.googleblog.com/2019/08/joint-speech-recognition-and-speaker.html