Machinelearning

الذهاب إلى القناة على Telegram

Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri

إظهار المزيد

الشبكة:Machinelearning روسيا1 276 التكنولوجيات والتطبيقات326...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 293 260 مشتركاً، محتلاً المرتبة 326 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 276 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 293 260 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 366، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -131، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.35‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.62‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 569 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 480 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 168.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل openai, claude, api, gemini, контекст.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

293 260

المشتركون

-13124 ساعات

-1 4647 أيام

-6 36630 أيام

21 569

عرض المشاهدات

~ 16 48024 ساعات

~ 18 29048 ساعات

7.35%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

293 258

A Gentle Introduction to Linear Regression With Maximum Likelihood Estimation https://machinelearningmastery.com/linear-regression-with-maximum-likelihood-estimation/

293 258

ICCV 2019 papers open access http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019.py Workshops: http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019_workshops/menu.py

293 258

Разработчики из России сделали нейросеть, которая отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах. Идея о небелковых авторах новостей не нова. Многие из вас наверняка уже читали тексты сгенерированные нейросетями. И сейчас я вам хочу рассказать про Signum.ai. Их система ИИ в режиме реального времени анализирует более 300 тысяч площадок (форумы, блоги, аккаунты в соцсетях) и отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах. По своей сути Signum.ai — это аналитические дайджесты, которые мне очень напоминают рассылку Business Insider Intelligence. Тут ML технологии сосредоточены не на красоте повествования, а на ценности содержимого. Советую вам всем посмотреть на Signum.ai и поддержать отечественного производителя своим любопытством.

293 258

Learning to Smell: Using Deep Learning to Predict the Olfactory Properties of Molecules https://ai.googleblog.com/2019/10/learning-to-smell-using-deep-learning.html Machine Learning for Scent: Learning Generalizable Perceptual Representations of Small Molecules https://arxiv.org/abs/1910.10685

293 258

Deepfake Detection Challenge: AWS and new academics join, initial data set released https://ai.facebook.com/blog/deepfake-detection-challenge-aws-and-new-academics-join/ The Deepfake Detection Challenge (DFDC) Preview Dataset https://arxiv.org/abs/1910.08854?fbclid=IwAR2F6Z-BVoxoc9TlhUYIx-yMkMF9XzkbWj38Hj0HYK5tFJ6zYNXfwUzsP6w https://deepfakedetectionchallenge.ai/?fbclid=IwAR0b0AhrWFUMzwOaZuZMhv8UVrCu7Jcfj5_I66rwvL54089bI4ysNNYWbz4

293 258

Audio and Visual Quality Measurement using Fréchet Distance http://ai.googleblog.com/2019/10/audio-and-visual-quality-measurement.html

293 258

Успейте на акцию со скидками 40% и осваивайте самую востребованную технологию искусственного интеллекта на выгодных условиях! Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw (при поддержке NVIDIA Corporation). Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др. Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений. Узнайте больше о возможностях: https://clc.to/7KlVNw

293 258

Graph Representation Learning https://grlearning.github.io/papers/ Awesome Graph Classification https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification

293 258

A Gentle Introduction to Cross-Entropy for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/cross-entropy-for-machine-learning/

293 258

Benchmarking Transformers: PyTorch and TensorFlow https://medium.com/huggingface/benchmarking-transformers-pytorch-and-tensorflow-e2917fb891c2

293 258

Naive Bayes Classifier From Scratch in Python https://machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/

293 258

Video Architecture Search http://ai.googleblog.com/2019/10/video-architecture-search.html Evolving Space-Time Neural Architectures for Videos https://github.com/google-research/google-research/tree/master/evanet Tiny Video Networks https://arxiv.org/abs/1910.06961

293 258

Open-sourcing ReAgent, a modular, end-to-end platform for building reasoning systems https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-reagent-a-platform-for-reasoning-systems/ interactive tutorial: http://reagent.ai/rasp_tutorial.html

293 258

Deep recommender models using PyTorch https://github.com/maciejkula/spotlight

293 258

Solving Rubik’s Cube with a Robot Hand https://openai.com/blog/solving-rubiks-cube/ paper: https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/papers/solving-rubiks-cube.pdf video: https://www.youtube.com/playlist?list=PLOXw6I10VTv9HODt7TFEL72K3Q6C4itG6

293 258

How-to Get Started with Machine Learning on Arduino https://medium.com/tensorflow/how-to-get-started-with-machine-learning-on-arduino-7daf95b4157 TensorFlow Lite for Microcontrollers https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro TensorFlow Lite for Microcontrollers https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers/overview

293 258

Open-sourcing mvfst-rl, a research platform for managing network congestion with reinforcement learning https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-mvfst-rl-a-research-platform-for-managing-network-congestion-with-reinforcement-learning/ code: https://github.com/facebookresearch/mvfst-rl

293 258

A collection of infrastructure and tools for research in neural network interpretability https://github.com/tensorflow/lucid

293 258

A Gentle Introduction to Information Entropy https://machinelearningmastery.com/what-is-information-entropy/

293 258

Benchmarking Every Open Source Model https://sotabench.com