Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for AI/ML Ready | Нейросети

Channel

AI/ML Ready | Нейросети

@neuro_ready

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

12,420subscribers

+600 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.

Register entry

Telegram ID-1002537147515
TypeChannel
Username@neuro_ready
CreatedBetween 1 March 2025 and 31 July 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live16 August 2026
Measurements held8
Confirmed unchanged1 time, most recently 16 August 2026
On Telegramt.me/neuro_ready

Growth

11,82012,42012,1207 August 2026 — 11,820 subscribers8 August 2026 — 11,820 subscribers10 August 2026 — 11,834 subscribers11 August 2026 — 12,111 subscribers12 August 2026 — 12,330 subscribers13 August 2026 — 12,372 subscribers14 August 2026 — 12,397 subscribers16 August 2026 — 12,420 subscribers7 August 202616 August 2026
8 measurements spanning 8 days, net +600. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 11,730–12,510 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
16 Aug 2026, 03:5412,420+23
14 Aug 2026, 11:3812,397+25
13 Aug 2026, 05:5612,372+42
12 Aug 2026, 06:2212,330+219
11 Aug 2026, 05:1512,111+277
10 Aug 2026, 07:2211,834+14
8 Aug 2026, 02:4811,820no change
7 Aug 2026, 16:4511,820first reading

Engagement

28 posts held, back to 25 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 18 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
11.1%
avg views ÷ 12,420 subscribers
Avg views / post
1,380
28 posts measured
Reaction rate
0.988%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
28
of 28 held

ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.

ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate. It is computed over the 27 of 28 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 14 August 2026
Posts held28 (25 July 202614 August 2026)
Views total38,631
Reactions total374
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken15 Aug 2026, 14:21 UTC

Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.

Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.

Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.

What this channel posts

Video runtime
20s
Average length
10s

Measured directly from 2 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no mark.

Reaction mix

374 reactions across 27 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 40.9% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍15340.9%
11530.7%
🔥10026.7%
🤝41.07%
👎10.267%
😁10.267%

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 27 of the 28 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 374reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 28 most recent posts we hold, published 25 July 2026 to 14 August 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.

Recent posts

14 Aug 2026, 09:10 UTC752 views10 reactionsread 15 August 2026

Оцениваем важность признаков в данных с помощью XGBoost за пару минут. При обучении моделей машинного обучения важно понимать, какие именно данные влияют на итоговый результат, а какие создают лишний шум. Алгоритм XGBoost позволяет не только строить точные предсказания, но и автоматически вычислять метрику Feature Importance для каждой переменной. Мы сгенерируем синтетический датасет, обучим градиентный бустинг и вы

4🔥4👍2

14 Aug 2026, 07:10 UTC788 viewsread 15 August 2026
Photo

7 дней бесплатного обучения frontend-разработке! Получи востребованные навыки: 1. Генерация сайтов через Giga, DeepSeek, ChatGPT 2. Вёрстка страниц по макету на HTML + CSS 3. Оживление сайта анимацией элементов 4. Публикация сайта 5 Оформление портфолио 6. Поиск заказов 7. Лайфхаки по карьере И советы по доработке проекта от опытных разработчиков. Присоединяйся 👆

14 Aug 2026, 06:12 UTC851 views7 reactionsread 15 August 2026
Photo

🐱 Отличная статья на Habr для тех, кто хочет понять, как Китай развивает промышленный ИИ и почему агентные системы постепенно становятся новым уровнем автоматизации! В этой статье: • Разбираются главные анонсы конференции WAIC 2026 и новые направления развития искусственного интеллекта; • Показано, как промышленные компании переходят от отдельных моделей к автономным агентным системам и специализированным AI-платфор

👍32🔥2

13 Aug 2026, 08:12 UTC≈1,030 views16 reactionsread 15 August 2026
Photo

📂 Напоминалка о том, какие задачи не стоит полностью перекладывать на нейросеть! ИИ отлично помогает с анализом, генерацией и подготовкой материалов, но не всегда подходит для задач, где цена ошибки слишком высока, нужны актуальные данные или требуется учитывать конфиденциальность, контекст и ответственность. На картинке — 7 ситуаций, когда стоит быть особенно осторожным: задачи с критической точностью, актуальной

👍75🔥4

12 Aug 2026, 12:12 UTC≈1,140 views10 reactionsread 15 August 2026

Анализируем сложные графовые связи с помощью классической сетевой библиотеки NetworkX. Стандартные нейросети работают с таблицами и изображениями, но теряются при анализе сложных взаимосвязей между узлами. Графовые алгоритмы и нейросети (GNN) агрегируют признаки соседних вершин, выявляя скрытые паттерны в соцсетях, молекулах и транзакциях. Мы соберем базовый граф связей на Python и рассчитаем метрики центральности у

4👍4🔥2

12 Aug 2026, 08:12 UTC≈1,230 views9 reactionsread 15 August 2026
Photo

🐱 Полезная статья на Habr для тех, кто хочет научиться оценивать AI-агентов не по красивому демо, а по реальным метрикам и результатам! В этой статье: • Разбирается пошаговый подход к тестированию AI-агента — от создания датасета до анализа результатов; • Показано, как выбирать метрики для оценки качества, скорости и стоимости работы системы; • Объясняется, как обновлять конфигурацию агента по одному параметру и нах

👍43🔥2

11 Aug 2026, 06:12 UTC≈1,690 views29 reactionsread 15 August 2026
Video

🐱 Julius AI — нейросеть для анализа данных без сложных инструментов! Сервис, который помогает работать с таблицами, статистикой и большими наборами данных без необходимости вручную строить формулы или разбираться в сложных инструментах анализа. Загружаете файл — Julius AI изучает данные, находит закономерности, строит графики и объясняет полученные результаты простым языком. 📌 Оставляю ссылочку: julius.ai 🚪 AI Rea

🔥157👍7

10 Aug 2026, 07:12 UTC≈2,120 views19 reactionsread 15 August 2026
Photo

📂 Напоминалка по ролям нейросети в команде! ИИ может быть не просто генератором текста, а полноценным помощником на разных этапах работы команды. Если правильно задать роль и контекст, нейросеть помогает ускорить рутинные задачи, находить ошибки, анализировать данные и развивать навыки команды. На картинке 4 роли нейросети: ассистент для повседневных задач, ревьюер для проверки качества и поиска ошибок, аналитик дл

👍105🔥4

7 Aug 2026, 06:12 UTC≈2,220 views10 reactionsread 15 August 2026
Photo

🐱 Отличная статья на Habr для тех, кто хочет понять, как ИИ меняет роль разработчика и что теперь значит «быть программистом» в 2026 году! В этой статье: • Разбирается, как AI-агенты и кодинг-ассистенты меняют повседневную работу: от написания кода до архитектуры и ревью; • Показано, какие навыки становятся ключевыми: работа с агентами, evals, оркестрация инструментов и контроль качества, а не только синтаксис языка

5👍3🔥2

6 Aug 2026, 10:12 UTC≈1,810 views10 reactionsread 15 August 2026

Умное восстановление пропущенных значений в табличных данных через IterativeImputer. Заполнение пропусков простым средним или медианой часто искажает взаимосвязи между признаками и снижает точность итоговой модели. Класс IterativeImputer из библиотеки scikit-learn использует многомерное восстановление, моделируя каждый признак с пропусками как функцию от других переменных. Мы задействуем этот подход на Python, чтобы

4👍4🔥2

6 Aug 2026, 06:12 UTC≈1,410 views9 reactionsread 15 August 2026
Photo

🐱 Отличная статья на Habr для тех, кто хочет понять, как правильно оценивать AI-агентов и не доверять слепо заявлениям «всё работает»! В этой статье: • Разбирается, почему оценка AI-агентов сложнее, чем просто «запустить и посмотреть»: важны метрики, тестовые сценарии и сравнение с реальными задачами; • Показано, какие инструменты и фреймворки используются для eval: от библиотек вроде DeepEval, Ragas, Promptfoo до п

👍42🔥2😁1

5 Aug 2026, 17:00 UTC≈1,340 views13 reactionsread 15 August 2026

Повышаем точность ответов LLM с помощью техники Self-Consistency. При генерации ответа на сложную логическую или математическую задачу языковая модель может допустить случайную галлюцинацию в одном из шагов рассуждения. Техника Self-Consistency решает эту проблему путем параллельной генерации нескольких вариантов решения с последующим выбором наиболее часто встречающегося ответа. Мы напишем Python-скрипт, который оп

👍64🔥3

Showing the 12 most recent of 28 posts we hold for @neuro_ready. 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.

Mentions

Names

Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.

A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.

Cite this entry

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 16 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“AI/ML Ready | Нейросети” (@neuro_ready), 12,420 subscribers as measured 16 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/neuro_ready.

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.