Запросы в Яндексе
В топ 1
0
В топ 3
0
В топ 10
В топ 20
Видимость
1
Органическая выдача
Коммерческие
0
Информационные
Брендовые
0
Трафик с бренда
0%
Конкурентов
20
Упущенных запросов
3
Ссылки
в графе ссылок Common Crawl домена нет: на него почти не ссылаются или он новыйОрганическая выдача
Запросы сайта
| Запрос | Частота | Место |
|---|---|---|
| релу | 18 | 10 |
| style gun | 10 | 9 |
| hessian matrix | 5 | 10 |
| что является самой объемной проблемой в машинном обучении | 4 | 10 |
| autosklearn | 3 | 6 |
| stacking ml | 3 | 11 |
| opencv hog | 1 | 5 |
| какое утверждение о датасете является неверным | 1 | 7 |
| укажите характеристики используемые в качестве меры точности модели регрессии | 1 | 9 |
| multiclass classification pytorch | 1 | 10 |
| отличие классификации от регрессии | 0 | 11 |
Конкуренты
habr.com
medium.com
geeksforgeeks.org
neurohive.io
github.com
baeldung.com
ru.python-3.com
deepmachinelearning.ru
zentyx.ru
tools.pixelplus.ru
ultralytics.com
leimao.github.io
python.ivan-shamaev.ru
spravochnick.ru
studizba.com
dtf.ru
studwork.ruУпущенные запросы
| Запрос | Частота | У конкурентов в топ-10 |
|---|---|---|
| объем цилиндра формула | 7 192 | geeksforgeeks.org |
| объем конуса | 4 379 | geeksforgeeks.org |
| формула объема цилиндра | 3 829 | geeksforgeeks.org |
Доля в топе
По 500 частотным запросам самого сайта, поэтому он здесь всегда заметен. Место в нише среди конкурентов — в блоке «Рейтинг среди конкурентов».
Ядро конкурентов
| Запрос | Частота | Сайтов | machinelea | habr | medium | geeksforge | neurohive |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| релу | 18 | 5 | 10 | 6 | 2 | 3 | 7 |
| градиентный спуск | 401 | 4 | 3 | 4 | 10 | 8 | |
| u net | 124 | 4 | 2 | 1 | 7 | 9 | |
| градиентный спуск в машинном обучении | 82 | 4 | 2 | 3 | 7 | 6 | |
| метод обратного распространения ошибки | 81 | 4 | 1 | 4 | 10 | 8 | |
| python weather | 54 | 4 | 3 | 2 | 5 | 10 | |
| функция активации relu | 53 | 4 | 3 | 2 | 4 | 9 | |
| relu функция активации | 53 | 4 | 2 | 3 | 4 | 11 | |
| автоэнкодер | 43 | 4 | 2 | 3 | 7 | 9 | |
| функция relu | 36 | 4 | 1 | 2 | 4 | 10 | |
| pytorch для чайников | 34 | 4 | 4 | 2 | 7 | 3 | |
| gradient descent | 32 | 4 | 5 | 3 | 6 | 11 | |
| facenet | 31 | 4 | 1 | 7 | 5 | 8 | |
| ai h2o | 31 | 4 | 6 | 4 | 3 | 8 | |
| autoencoder | 26 | 4 | 1 | 4 | 6 | 9 | |
| формула градиентного спуска | 23 | 4 | 5 | 4 | 8 | 9 | |
| алгоритм градиентного спуска | 22 | 4 | 6 | 3 | 7 | 11 | |
| градиентный спуск нейронные сети | 20 | 4 | 2 | 3 | 8 | 5 | |
| back propagation | 20 | 4 | 4 | 2 | 5 | 10 | |
| pytorch обучение | 19 | 4 | 3 | 5 | 12 | 11 | |
| модель градиентного бустинга | 17 | 4 | 1 | 5 | 9 | 7 | |
| функция сигмоида | 15 | 4 | 4 | 3 | 9 | 10 | |
| pytorch гайд | 14 | 4 | 3 | 4 | 10 | 6 | |
| resnet архитектура | 14 | 4 | 1 | 4 | 11 | 7 | |
| как работает word2vec | 13 | 4 | 2 | 3 | 4 | 7 | |
| что такое батч в машинном обучении | 12 | 4 | 10 | 2 | 5 | 3 | |
| что такое функция активации | 11 | 4 | 4 | 3 | 6 | 11 | |
| variational autoencoder | 10 | 4 | 5 | 3 | 6 | 8 | |
| вариационный автоэнкодер | 10 | 4 | 1 | 4 | 11 | 8 | |
| word to vec | 10 | 4 | 1 | 2 | 5 | 9 | |
| автоэнкодеры это | 9 | 4 | 1 | 4 | 11 | 5 | |
| функция активации это | 9 | 4 | 3 | 4 | 7 | 10 | |
| батчи в машинном обучении | 8 | 4 | 5 | 2 | 4 | 3 | |
| import torch python | 7 | 4 | 3 | 2 | 8 | 7 | |
| train csv | 7 | 4 | 5 | 3 | 8 | 10 | |
| контролируемое обучение | 6 | 4 | 2 | 3 | 10 | 1 | |
| функция активации сигмоида | 6 | 4 | 1 | 3 | 6 | 9 | |
| loss backward pytorch | 6 | 4 | 4 | 3 | 2 | 9 | |
| loss backward | 6 | 4 | 5 | 3 | 2 | 10 | |
| recurrent neural network | 6 | 4 | 4 | 1 | 9 | 11 | |
| activation relu | 6 | 4 | 1 | 4 | 2 | 11 | |
| facenet распознавание лиц | 5 | 4 | 3 | 2 | 8 | 6 | |
| автоэнкодер нейронная сеть | 5 | 4 | 3 | 6 | 12 | 7 | |
| pytorch nn | 5 | 4 | 4 | 3 | 6 | 8 | |
| tensorflow tutorial | 5 | 4 | 2 | 3 | 4 | 9 | |
| капсульные нейронные сети | 5 | 4 | 2 | 3 | 7 | 9 | |
| word2vec это | 5 | 4 | 3 | 4 | 6 | 10 | |
| паноптическая сегментация | 5 | 4 | 3 | 2 | 4 | 10 | |
| gbdt | 5 | 4 | 4 | 1 | 7 | 11 | |
| pytorch сверточная нейронная сеть | 4 | 4 | 3 | 2 | 5 | 1 | |
| cnn python | 4 | 4 | 6 | 1 | 4 | 2 | |
| pytorch уроки | 4 | 4 | 3 | 5 | 8 | 7 | |
| autosklearn | 3 | 4 | 6 | 2 | 1 | 7 | |
| отличие классификации от регрессии | 0 | 4 | 11 | 7 | 2 | 5 | |
| cursor ai | 13 612 | 3 | 2 | 4 | 10 | ||
| node js | 10 517 | 3 | 6 | 5 | 11 | ||
| vi | 5 377 | 3 | 10 | 1 | 8 | ||
| ооп | 4 862 | 3 | 1 | 2 | 10 | ||
| sh | 4 820 | 3 | 8 | 2 | 7 | ||
| docker hub | 4 489 | 3 | 8 | 3 | 7 | ||
| cpu | 4 144 | 3 | 5 | 10 | 4 | ||
| executor | 3 175 | 3 | 3 | 1 | 10 | ||
| struct | 2 939 | 3 | 9 | 2 | 8 | ||
| топология | 2 877 | 3 | 4 | 7 | 10 | ||
| spring | 2 725 | 3 | 4 | 3 | 9 | ||
| edex ui | 2 675 | 3 | 6 | 5 | 9 | ||
| ml | 2 597 | 3 | 6 | 3 | 7 | ||
| drf | 2 552 | 3 | 5 | 4 | 10 | ||
| axios | 2 456 | 3 | 6 | 2 | 7 | ||
| перцептрон | 716 | 3 | 5 | 3 | 11 | ||
| градиентный бустинг | 337 | 3 | 2 | 6 | 5 | ||
| vae | 234 | 3 | 5 | 2 | 9 | ||
| сверточная нейронная сеть | 223 | 3 | 1 | 2 | 8 | ||
| персептрон это | 193 | 3 | 5 | 2 | 9 | ||
| сверточные нейронные сети | 189 | 3 | 1 | 2 | 10 | ||
| градиентный бустинг это | 157 | 3 | 2 | 7 | 5 | ||
| resnet | 151 | 3 | 5 | 3 | 9 | ||
| метод градиентного спуска | 131 | 3 | 5 | 3 | 11 | ||
| mapreduce | 99 | 3 | 1 | 5 | 10 | ||
| что такое градиентный спуск | 87 | 3 | 4 | 3 | 7 | ||
| градиентный спуск это | 87 | 3 | 4 | 2 | 7 | ||
| рекуррентная нейронная сеть | 85 | 3 | 4 | 2 | 8 | ||
| map reduce | 84 | 3 | 1 | 3 | 7 | ||
| lstm нейронная сеть | 82 | 3 | 1 | 5 | 9 | ||
| персептрон розенблатта | 80 | 3 | 2 | 3 | 4 | ||
| autogen | 80 | 3 | 5 | 4 | 8 | ||
| функции активации нейронных сетей | 68 | 3 | 2 | 3 | 8 | ||
| генеративные нейронные сети | 66 | 3 | 2 | 3 | 11 | ||
| batch size | 64 | 3 | 2 | 11 | 8 | ||
| сверточная нейронная сеть это | 62 | 3 | 2 | 3 | 8 | ||
| mapreduce что это | 61 | 3 | 2 | 3 | 10 | ||
| cnn нейронная сеть | 59 | 3 | 2 | 4 | 9 | ||
| deep learning что это | 57 | 3 | 7 | 2 | 11 | ||
| перцептрон розенблатта | 56 | 3 | 1 | 4 | 7 | ||
| обратное распространение ошибки в нейронных сетях | 53 | 3 | 1 | 4 | 9 | ||
| gradient boosting | 52 | 3 | 1 | 3 | 9 | ||
| батч это в программировании | 48 | 3 | 10 | 3 | 2 | ||
| kaggle titanic | 45 | 3 | 3 | 2 | 5 | ||
| titanic kaggle | 45 | 3 | 3 | 2 | 5 | ||
| батчи в нейронных сетях | 43 | 3 | 2 | 4 | 1 |
Рейтинг среди конкурентов
16место по видимости в нише из 21
Сайт и 20 главных конкурентов из таблицы «Конкуренты» по 28 запросам ниши, за которые они борются между собой: в топ-10 Яндекса минимум трое из них, без брендовых запросов и маркетплейсов
Лидеры
Запросы, частоты и места на август 2026: по данным Букварикса