Channel
@deepmachinelearningru
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry
171subscribers
+2 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002438721892 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @deepmachinelearningru |
| Created | 24 November 2024 — measured — dated from the channel’s first post |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 22 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 22 August 2026 |
| On Telegram | t.me/deepmachinelearningru |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 22 Aug 2026, 03:16 | 171 | +1 |
| 15 Aug 2026, 16:27 | 170 | +1 |
| 8 Aug 2026, 15:16 | 169 | no change |
| 7 Aug 2026, 20:51 | 169 | first reading |
16 posts held, back to 24 November 2024 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 16 posts for this entry, the most recent from 13 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
142 reactions across 11 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 54.2% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 77 | 54.2% | |
| 🔥 | 38 | 26.8% | |
| 👍 | 16 | 11.3% | |
| ❤🔥 | 7 | 4.93% | |
| 💘 | 3 | 2.11% | |
| 😍 | 1 | 0.704% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 11 of the 16 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 142reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 24 November 2024 to 13 July 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Перечитал свежим взглядом новые темы, добавленные в 2025 году: - улучшил стиль, неочевидные моменты расписал подробнее - исправил опечатки - добавил внешние и кросс-ссылки на используемые понятия
❤11👍5
Сделал музыкальный трек, призванный (в меру моих музыкальных способностей) вдохновить читателей на изучение машинного обучения. Внизу титульной страницы учебника 🎶
🔥12
Учебник активно дорабатывался в 2025 году. В частности (в числе прочих других многочисленных улучшений и дополнений): - в большинство глав был добавлен список литературы по теме - в большинство разделов добавлена отдельная глава с рекомендациями, что где ещё почитать по теме раздела - дополнена глава про метод опорных векторов (вывод оптимизационной задачи, обобщение через ядра) - добавлен вывод ядерного обобщения дл…
❤6👍1
Хотелось бы получше узнать своих читателей и собрать обратную связь по онлайн-учебнику DeepMachineLearning.ru - как вы используете машинное обучение, какие главы учебника прочитали, насколько он оказался вам полезен? Буду благодарен, если вы уделите пару минут и заполните небольшую форму обратной связи. Хочется понять востребованность/актуальность образовательного ресурса.
❤5
Рад, что мои усилия по созданию открытого онлайн-учебника по машинному обучению и нейросетям были отмечены призом RuCode в номинации "ИИ для всех" от компании МТС Web Services! Надеюсь, учебник облегчит вхождение в область интеллектуального анализа данных новым специалистам!
❤30👍3😍1
По ссылке https://deepmachinelearning.ru/practice выложены обучающие материалы на python по основным этапам первичного анализа и подготовки данных перед их применением в методах машинного обучения.
🔥10
Расширено описание и добавлено геометрическое обоснование метода опорных векторов. Добавлена глава про сети радиальных базисных функций.
❤5💘3
Перечитана вторая половина учебника по глубокому обучению, улучшено описание отдельных методов, добавлены вопросы для самопроверки и ссылки на связанные понятия и дополнительную литературу. Таким образом, все темы, присутствующие сейчас на сайте, имеют законченный вид. Со временем будут появляться новые!
🔥16👍3
Первая половина учебника по глубокому обучению (до описания датасета ImageNet) дополнительно перечитана, улучшена структура, добавлены ссылки на дополнительную литературу и вопросы для самопроверки.
❤12👍4
Во второй части учебника по глубокому обучению расширен список задач, решаемых с помощью нейросетей (раздел "Обзор задач глубокого обучения"), а сами задачи дополнены ссылками на дополнительную литературу и state-of-the-art методы решения.
❤8
Первая часть по машинному обучению дополнительно перечитана, улучшен стиль и структура подачи материала. В каждой главе добавлены ссылки на первоисточники, а также на дополнительную литературу для более глубокого и разностороннего погружения в каждую тему.
❤🔥7
Март 2025 - Учебник представлен на конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике и управлении 2025». - Учебник дополнительно перечитан, исправлены опечатки, и улучшен стиль. За вычитку учебника отдельная благодарность студентке ВМК МГУ Камилле Киямовой. - Учебник начал использоваться в курсе "Глубокое обучение" совместной магистратуры МФТИ и Т-Банка.
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @deepmachinelearningru. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 22 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“DeepMachineLearning.ru” (@deepmachinelearningru), 171 subscribers as measured 22 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/deepmachinelearningru.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.