ar
Feedback
Machinelearning

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

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 292 388 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 290 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 388 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 08 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 274، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -221، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.46‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.47‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 812 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 003 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 159.
  • 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 09 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

292 388
المشتركون
-22124 ساعات
-1 3547 أيام
-6 27430 أيام
أرشيف المشاركات
Dimensionality Reduction For Dummies — Part 2: Laying The Bricks https://towardsdatascience.com/data-science/home

Playing Mortal Kombat with TensorFlow.js. Transfer learning and data augmentation https://blog.mgechev.com/2018/10/20/transfer-learning-tensorflow-js-data-augmentation-mobile-net/

How to analyze “Learning”: Short tour of Computational Learning Theory https://towardsdatascience.com/how-to-analyze-learning-short-tour-of-computational-learning-theory-9d93b15fc3e5

Curiosity and Procrastination in Reinforcement Learning https://ai.googleblog.com/2018/10/curiosity-and-procrastination-in.html

Deep Learning and Reinforcement Learning Summer School, Toronto 2018 video: http://videolectures.net/DLRLsummerschool2018_toronto/

How linear algebra is applied in machine learning. When you study an abstract subject like linear algebra, you may wonder: why do you need all these vectors and matrices? Well, if you study it with the purpose of doing ML, this is the answer for you: http://amp.gs/vtWx

Digging into Airbnb data: reviews sentiments, superhosts, and prices prediction (part1) Example of #AirBnB data research Link: https://towardsdatascience.com/digging-into-airbnb-data-reviews-sentiments-superhosts-and-prices-prediction-part1-6c80ccb26c6a

mmdetection mmdetection is an open source object detection toolbox based on PyTorch. It is a part of the open-mmlab project developed by Multimedia Laboratory, CUHK. Major features - Modular Design One can easily construct a customized object detection framework by combining different components. - Support of multiple frameworks out of box The toolbox directly supports popular detection frameworks, e.g. Faster RCNN, Mask RCNN, RetinaNet, etc. - Efficient All basic bbox and mask operations run on GPUs now. The training speed is about 5% ~ 20% faster than Detectron for different models. - State of the art This was the codebase of the MMDet team, who won the COCO Detection 2018 challenge. https://github.com/open-mmlab/mmdetection

Google 2019 research internships https://t.co/rxmLEPLsir

SOTAWHAT - A script to keep track of state-of-the-art AI research https://huyenchip.com/2018/10/04/sotawhat.html https://github.com/chiphuyen/sotawhat.

Top AI Interview Questions & Answers — Acing the AI Interview https://medium.com/acing-ai/top-ai-interview-questions-answers-acing-the-ai-interview-61bf52ca34d4

Introduction to forecasting with FB Prophet https://www.interviewqs.com/ddi_code_snippets/prophet_intro