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

292 388

Predicting Professional Players’ Chess Moves with Deep Learning https://towardsdatascience.com/predicting-professional-players-chess-moves-with-deep-learning-9de6e305109e?source=collection_home---4------0---------------------

292 388

PySyft PySyft is a Python library for secure, private Deep Learning. PySyft decouples private data from model training, using Multi-Party Computation (MPC) within PyTorch. https://github.com/OpenMined/PySyft

292 388

How to train Neural Network faster with optimizers? https://towardsdatascience.com/how-to-train-neural-network-faster-with-optimizers-d297730b3713

292 388

Driving Computer Vision with Deep Learning https://wayve.ai/blog/2018/10/8/vision-for-driving-with-deep-learning

292 388

Kaggle Competition — Image Classification How to build a CNN model that can predict the classification of the input images using transfer learning https://towardsdatascience.com/kaggle-competition-image-classification-676dee6c0f23

292 388

https://habr.com/company/piter/blog/429358/

292 388

Artificial Intelligence meets Art: Neural Transfer Style https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-meets-art-neural-transfer-style-50e1c07aa7f7

292 388

Using 3D visualizations to tune hyperparameters in ML models https://towardsdatascience.com/using-3d-visualizations-to-tune-hyperparameters-of-ml-models-with-python-ba2885eab2e9

292 388

PyTorch implementation of Google AI's BERT model with a script to load Google's pre-trained models https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

292 388

Representation Power of Neural Networks https://towardsdatascience.com/representation-power-of-neural-networks-8e99a383586

292 388

The MAME RL Algorithm Training Toolkit This Python library has the to potential to train your reinforcement learning algorithm on almost any arcade game. It is currently available on Linux systems and works as a wrapper around MAME. The toolkit allows your algorithm to step through gameplay while recieving the frame data and internal memory address values for tracking the games state, along with sending actions to interact with the game. https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkit

292 388

Дорисовывание лиц с помощью машинного обучения https://habr.com/post/428756/

292 388

Building client routing / semantic search and clustering arbitrary external corpuses at Profi.ru https://habr.com/post/428674/

292 388

https://habr.com/company/yandex/blog/428700/

292 388

Applying Machine Learning to classify an unsupervised text document https://towardsdatascience.com/applying-machine-learning-to-classify-an-unsupervised-text-document-e7bb6265f52

292 388

Facebook open sourced Horizon, an end-to-end applied reinforcement learning platform built on #PyTorch 1.0. Horizon uses RL to optimize systems in large-scale production environments and we're excited to make it accessible to anyone using #RL at scale. https://code.fb.com/ml-applications/horizon/

292 388

Semantic Segmentation of Seismic Reflection Images https://nikolasent.github.io/deeplearning/competitions/2018/10/24/Semantic-Segmentation-of-Seismic-Reflection-Images.html

292 388

Introducing AdaNet: Fast and Flexible AutoML with Learning Guarantees https://ai.googleblog.com/2018/10/introducing-adanet-fast-and-flexible.html

292 388

https://habr.com/company/hh/blog/427477/

292 388

BMW Machine Learning Weekly — Week 02 https://towardsdatascience.com/bmw-machine-learning-weekly-week-02-229404823b19