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 292 839 підписників, посідаючи 328 місце в категорії Технології та додатки та 1 282 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 292 839 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.

292 839
Підписники
-18724 години
-1 3257 днів
-6 31430 день
Архів дописів
Automating Optimization of Quantized Deep Learning Models on CUDA https://tvm.ai/2019/04/29/opt-cuda-quantized.html

Создаем с нуля собственную нейронную сеть на Python https://habr.com/ru/company/mailru/blog/449416/

Announcing the 6th Fine-Grained Visual Categorization Workshop http://ai.googleblog.com/2019/04/announcing-6th-fine-grained-visual.html

A Gentle Introduction to 1×1 Convolutions to Reduce the Complexity of Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/introduction-to-1x1-convolutions-to-reduce-the-complexity-of-convolutional-neural-networks/

A pytorch-toolbelt is a Python library with a set of bells and whistles for PyTorch for fast R&D prototyping and Kaggle farming https://github.com/BloodAxe/pytorch-toolbelt

How to Implement VGG, Inception and ResNet Modules for Convolutional Neural Networks from Scratch https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-major-architecture-innovations-for-convolutional-neural-networks/

fast.ai Embracing Swift for Deep Learning https://www.fast.ai/2019/03/06/fastai-swift/

MuseNet deep neural network that can generate 4-minute musical compositions with 10 different instruments https://openai.com/blog/musenet/

Evaluating the Unsupervised Learning of Disentangled Representations http://ai.googleblog.com/2019/04/evaluating-unsupervised-learning-of.html

Увеличение видео 1080P до 4К, или Как я научился не волноваться и полюбил апскейл с помощью нейросетей https://habr.com/ru/post/446032/

10 Practical Tips for the Successful Adoption of Your Machine Learning Products https://medium.com/omdena/10-practical-tips-for-the-successful-adoption-of-your-machine-learning-products-e68dd1b486c8

SpecAugment: A New Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition http://ai.googleblog.com/2019/04/specaugment-new-data-augmentation.html

Сделайте своё резюме привлекательным для крупных Data Science-based компаний! Пройдите обучение на курсе "Математика и статистика для Data Science" и получите возможность уверенно решать нетиповые задачи и создавать собственные архитектуры. В SkillFactory о математике и статистике расскажут понятно и доходчиво. Вы узнаете как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Забронируйте место на курсе сегодня и получите скидку 20% → https://clck.ru/FhZeK

A Gentle Introduction to Pooling Layers for Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/pooling-layers-for-convolutional-neural-networks/

​​Почему при покупках в интернет-магазинах мы выбираем не то, что купили бы офлайн? Отчего в итоге многие товары приходится возвращать и как магазины могут с этим бороться? Как ответить на эти вопросы при помощи различных методов анализа больших данных 24 апреля расскажет Дарья Дзябура (PhD Массачусетского технологического института, MIT), профессор Российской экономической школы – вуза №1 по версии Forbes. Открытая лекция «Маркетинг: количественные исследования в цифровую эпоху» пройдет на английском языке с синхронным переводом на русский. Когда: 24 апреля в 19:00 Где: Москва, Отель Марриотт Кортъярд, Вознесенский переулок, 7 Регистрация по ссылке: http://bit.ly/2UniOcI