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 276 Технології та додатки326...

📈 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

21 569

Перегляди допису

~ 16 48024 години

~ 18 29048 годин

7.35%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

293 155

Synthetic Celebrity Faces at 128x128 Resolution After Tuning Generated by the Progressive Growing GAN How to Train a Progressive Growing GAN in Keras for Synthesizing Faces https://machinelearningmastery.com/how-to-train-a-progressive-growing-gan-in-keras-for-synthesizing-faces/

293 155

Accelerated CNN Training Through Gradient Approximation https://arxiv.org/abs/1908.05460

293 155

Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта! У вас уже есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python? Повысьте компетенции и получите практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей! В SkillFactory открыт новый набор на курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/6onwXA разработанный при поддержке NVIDIA Corporation. Проекты, над которыми вы будете работать, включают: ● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр; ● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов; ● разработку нейросетевого чат-бота; ● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN; ● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма. Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими. 🔥 Жаркая новость: супер-скидки Августа -30%, узнайте подробности: https://clc.to/6onwXA

293 155

Awesome Machine Learning A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language). libraries: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning books: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md

293 155

How technology impacts the way of producing and consuming food at AGRO & TECH conference by Sistema_VC Founders of startups from the UK, the Netherlands and Russia will talk about how AI provides people with better nutrition and globally helps fighting hunger. You will learn how agriculture and tech interact and network with startup founders, innovation managers, investors and the media in the industry. Place: Moscow, Kollektiv Space, Bol'shoy Znamenskiy 2s3, metro Kropotkinskaya Date: August 21st, 6 pm Register free: https://is.gd/JgvmUA

293 155

How vFlat used the TFLite GPU delegate for real time inference to scan books https://medium.com/tensorflow/how-vflat-used-the-tflite-gpu-delegate-for-real-time-inference-to-scan-books-df3bb86a4eb7

293 155

New advances in natural language processing to better connect people https://ai.facebook.com/blog/new-advances-in-natural-language-processing-to-better-connect-people

293 155

VisualBERT: A Simple and Performant Baseline for Vision and Language https://arxiv.org/abs/1908.03557

293 155

How to Implement Progressive Growing GAN Models in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-progressive-growing-gan-models-in-keras/

293 155

Project Euphonia’s Personalized Speech Recognition for Non-Standard Speech http://ai.googleblog.com/2019/08/project-euphonias-personalized-speech.html

293 155

Collaborative Multi-Agent Dialogue Model Training Via Reinforcement Learning https://eng.uber.com/research/collaborative-multi-agent-dialogue-model-training-via-reinforcement-learning/ article: https://arxiv.org/pdf/1907.05507.pdf

293 155

The Best of AI: New Articles Published This Month (July 2019) https://blog.sicara.com/07-2019-best-ai-new-articles-this-month-3e1fa3f6c321

293 155

A Finnish News Corpus for Named Entity Recognition https://arxiv.org/abs/1908.04212

293 155

New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodies in Seismic Images: SOTA (1st place) at TGS Salt Identification Challenge. Github: https://github.com/ybabakhin/kaggle_salt_bes_phalanx ArXiV: https://arxiv.org/abs/1904.04445 #GCPR2019 #Segmentation #CV

293 155

A Gentle Introduction to the Progressive Growing GAN https://machinelearningmastery.com/introduction-to-progressive-growing-generative-adversarial-networks/

293 155

LVIS: A Dataset for Large Vocabulary Instance Segmentation https://arxiv.org/abs/1908.03195

293 155

A new model for word embeddings that are resilient to misspellings https://ai.facebook.com/blog/-a-new-model-for-word-embeddings-that-are-resilient-to-misspellings-/ https://github.com/facebookresearch/moe?fbclid=IwAR3pCHx4-8oWTqgYqUnKHxcVWdDzPuOVTL0sTidyDBX9J7UPt2HcWxRG9AA

293 155

NeuPDE: Neural Network Based Ordinary and Partial Differential Equations for Modeling Time-Dependent Data https://arxiv.org/abs/1908.03190

293 155

How to Develop a CycleGAN for Image-to-Image Translation with Keras https://machinelearningmastery.com/cyclegan-tutorial-with-keras/

293 155

Interpreting Latent Space of GANs for Semantic Face Editing https://shenyujun.github.io/InterFaceGAN/ code: https://github.com/ShenYujun/InterFaceGAN.git