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 292 964 підписників, посідаючи 328 місце в категорії Технології та додатки та 1 278 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 292 964 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.

292 964
Підписники
-18724 години
-1 3257 днів
-6 31430 день
Архів дописів
Machine Learning Free Course with TensorFlow APIs by Google https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

We Can All Become Video Game Characters With This AI Video: https://www.youtube.com/watch?v=Y73iUAh56iI Paper: https://arxiv.org/abs/1904.08379

Создай первую модель машинного обучения за 3 дня! С 24 по 26 июня в 11:00 пройдет бесплатный интенсив по Data Science. Ссылка для регистрации 🔜 https://clc.to/isp30Q 🤖 С нуля создадим модель машинного обучения на Python и научим ее предсказывать курс доллара. 🎁 Участники с лучшими работами получат по 30 000 рублей. Будущее — за искусственным интеллектом!

Stand-Alone Self-Attention in Vision Models Paper: https://arxiv.org/abs/1906.05909

How to Implement GAN Hacks to Train Stable Generative Adversarial Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-code-generative-adversarial-network-hacks/

Artificial Intelligence In Healthcare | Examples Of AI In Healthcare https://www.youtube.com/watch?v=j6EB9HO6acE

A collection of various deep learning architectures, models, and tips https://github.com/rasbt/deeplearning-models

Bayesian Deep Learning Benchmarks https://github.com/OATML/bdl-benchmarks

Weight Agnostic Neural Networks https://weightagnostic.github.io/

Robustness beyond Security: Computer Vision Applications http://gradientscience.org/robust_apps/

A Gentle Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) https://machinelearningmastery.com/what-are-generative-adversarial-networks-gans/

Как мы создали систему оповещения о ядерной угрозе https://habr.com/ru/post/452356/

Language, trees, and geometry in neural networks https://pair-code.github.io/interpretability/bert-tree/

18 Impressive Applications of Generative Adversarial Networks (GANs) A Generative Adversarial Network, or GAN, is a type of neural network architecture for generative modeling