@machine_learrrning — аналитика и рост
Обзор канала: тематика, динамика аудитории, эффективность контента и точки роста.
Обновлено:
Канал "machine learrrning" — это понятные и подробные уроки по машинному обучению и нейронным сетям на русском языке, где сложные темы разжевываются до мелочей.
- Практические занятия по созданию и настройке сверточных нейронных сетей (CNN) с Keras/Tensorflow.
- Подробный разбор параметров слоев: Conv2D, MaxPooling, AveragePooling, padding, strides.
- Решение задач многоклассовой и мультилейбл классификации, изучение функций активации (Sigmoid, Softmax).
- Теория, подкрепленная реальными примерами кода и работой с изображениями.
- Готовые проекты и эксперименты в Google Colab с пошаговым объяснением.
На канале доступны структурированные плейлисты, например, по нейронным сетям, а также авторские курсы на Stepik для закрепления материала.
- Нейронные сети
- Сверточные сети CNN
- Keras Tensorflow
- Многоклассовая классификация
- Машинное обучение
- Практика Python
Подписчики
0
+0 / день
Просмотры
0
+0 / день
Всего видео
0
Длинные + Shorts
Качество упаковки
7.8 /10
Нужен A/B тест обложек
Что вы узнаете на этой странице
Когда публиковать
Теплокарта «день недели × час» покажет часы с наилучшими средними просмотрами.
Оптимальная длительность
Сравнение просмотров по интервалам длины роликов и плотности выпусков.
Темпы роста
Ежедневный прирост подписчиков и просмотров, новые видео и сезонность.
Монетизация
Оценка дохода по месяцам и влияющие факторы (CPM, сезонность, формат).
