КаталогVKIT и технологииМоскваМашинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data

@mashinnoe_obuchenie_ai_big_data · VK
В каталоге с 18 сентября 2026 · показатели обновлены ещё не обновлялись

t.me/ai_machinelearning_big_data Машинное обучение (Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении общих закономерностей по частным эмпирическим данным. Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами. Группа создана с целью аккумулирования информации , касающейся машинного обучения . Также для общения и обмена опыта между специалистами в ML .Машинное обучение и анализ данных топовая профессия , специалисты , которой являются широко востребованными на рынке труда. t.me/ai_machinelearning_big_data русскоязычные мл статьи № 4957183328

Открыть канал
Идентификатор канала известен, резолв не нужен. -->
подписчики
43 К
— за сутки
за 7 дней
за 30 дней
постов за 30 дней
0
0 рекламных
охват поста
0
ERR —
ER
реакции ÷ охват

ER = реакции ÷ охват, ERR = просмотры ÷ подписчики. Охват — средние просмотры поста за 30 дней; медиана рядом показывает типичный пост — она не поднимается от одной оплаченной публикации, в отличие от среднего. Последняя публикация: нет данных. Число подписчиков снято 1 час назад, охват и частота посчитаны по последним постам стены ещё не обновлялись — посты этого канала мы не храним, только итоги.

Подписчики за 30 дней

История копится с момента попадания канала в каталог. График появится, как только наберётся несколько дней.

Когда читают

Средний охват поста по дню недели и часу публикации, 90 дней

Недостаточно публикаций для карты.

Что публикуют

Доля постов по типу, средний охват и вовлечённость каждого

Недостаточно данных.

Как набираются просмотры

Доля итогового охвата к моменту N часов после публикации

Кривая строится по замерам раз в час и появляется примерно через неделю после попадания канала в верхний уровень.

Качество канала

Здоровье канала: читают ли его, чем наполняют, как часто публикуют

Замечаний нет.

Достоверность охвата

Можно ли верить цифрам: полнота измерений, выбросы, скачки

Публикаций за 30 дней нет — проверять нечего.

Оценка о наших данных, а не о канале: она падает и там, где цифры просто неполные. Низкая достоверность при высоком качестве значит «канал живой, но охвату верить рано».

Данные собраны автоматически из открытых источников. Администрация не является автором материалов канала и не отвечает за их содержание. Правовая информация · сообщить о нарушении