@mlfornerds — аналитика и рост
Обзор канала: тематика, динамика аудитории, эффективность контента и точки роста.
Глубокие погружения в архитектуры машинного обучения: от YOLO до Transformers. Практические руководства для Data Scientists и разработчиков, которые хотят понять, как работают современные AI-модели, а не просто использовать их.
- Детальные разборы архитектур: YOLO (Object Detection, Segmentation), Transformers, GPT, Gemini
- Практические туториалы с кодом и визуализацией через Netron
- Объяснение сложных концептов: от Self-Attention до Loss Functions
- Сравнение моделей и анализ их эволюции
Автор канала — Senior Data Scientist с 10-летним опытом в Machine Learning и Deep Learning, создающий контент из passion к обучению. Все материалы подкреплены кодом на GitHub и слайдами.
- YOLO Object Detection
- Deep Learning Architecture
- Generative AI Transformers
- Computer Vision Tutorials
- Neural Networks Deep Dive
- Machine Learning для начинающих
Что вы узнаете на этой странице
Теплокарта «день недели × час» покажет часы с наилучшими средними просмотрами.
Сравнение просмотров по интервалам длины роликов и плотности выпусков.
Ежедневный прирост подписчиков и просмотров, новые видео и сезонность.
Оценка дохода по месяцам и влияющие факторы (CPM, сезонность, формат).
