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 292 747 підписників, посідаючи 328 місце в категорії Технології та додатки та 1 291 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 292 747 підписників.

За останніми даними від 07 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 317, а за останні 24 години на -209, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.45%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.46% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 817 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 15 977 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 160.
  • 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 08 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.

292 747
Підписники
-20924 години
-1 3687 днів
-6 31730 день
Архів дописів

DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning https://www.nature.com/articles/s41598-018-38343-3

Реализация моделей seq2seq в Tensorflow https://habr.com/ru/post/440472/

GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image https://github.com/albertpumarola/GANimation

Introducing PlaNet: A Deep Planning Network for Reinforcement Learning https://ai.googleblog.com/2019/02/introducing-planet-deep-planning.html

Russian AI Cup 2018, история 9 места https://habr.com/ru/post/440574/

Box Convolution Layer for ConvNets This is a PyTorch implementation of the box convolution layer as introduced in the 2018 NeurIPS paper: https://github.com/shrubb/box-convolutions

Nature Machine Intelligence

Introduction to gradient boosting on decision trees with Catboost Today I would like to share my experience with open source machine learning library, based on gradient boosting on decision trees, developed by Russian search engine company — Yandex. https://towardsdatascience.com/introduction-to-gradient-boosting-on-decision-trees-with-catboost-d511a9ccbd14

The Ancient Secrets of Computer Vision University of Washington. Free course This class is a general introduction to computer vision. It covers standard techniques in image processing like filtering, edge detection, stereo, flow, etc. , as well as newer, machine-learning based computer vision. https://pjreddie.com/courses/computer-vision/

A Simple Baseline for Bayesian Deep Learning https://github.com/wjmaddox/swa_gaussian

Автономная езда по тротуару посредством OpenCV и Tensorflow https://habr.com/ru/post/439928/