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 278 التكنولوجيات والتطبيقات328...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 292 964 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 278 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 964 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 06 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 314، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -187، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.37‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.45‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 579 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 15 979 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 07 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

292 964

المشتركون

-18724 ساعات

-1 3257 أيام

-6 31430 أيام

21 579

عرض المشاهدات

~ 15 97924 ساعات

~ 17 85348 ساعات

7.37%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

292 903

DEEP LEARNING TOOLS https://drive.google.com/file/d/1XhngKISDpQgwGlvU-hjXWZb_qfyIYjqN/view

292 903

Deep Neural Networks from scratch in Python https://towardsdatascience.com/deep-neural-networks-from-scratch-in-python-451f07999373

292 903

CVPR 2019 Papers: http://openaccess.thecvf.com/CVPR2019.py Workshops: http://openaccess.thecvf.com/CVPR2019_workshops/menu.py

292 903

Best Resources for Getting Started With Generative Adversarial Networks (GANs)

292 903

Disentangling Disentanglement in Variational Autoencoders Article.: http://proceedings.mlr.press/v97/mathieu19a.html

292 903

Hierarchical Representation in Neural Language Models: Suppression and Recovery of Expectations https://arxiv.org/abs/1906.04068

292 903

Google at ICML 2019 http://ai.googleblog.com/2019/06/google-at-icml-2019.html

292 903

Серверы с GPU от 90 рублей в час! 🔥 Облачные вычисления на базе графических ускорителей Tesla V100 отлично подойдут для машинного обучения, анализа данных и высокопроизводительных вычислений. 👀 Подробности по ссылке: http://bit.ly/2KEZPcm

292 903

Deep Learning Frameworks 2019 | Which Deep Learning Framework To Use | Deep Learning https://www.youtube.com/watch?v=6ryPbOfz03U

292 903

One-Shot Learning with Siamese Networks, Contrastive Loss, and Triplet Loss for Face Recognition https://machinelearningmastery.com/one-shot-learning-with-siamese-networks-contrastive-and-triplet-loss-for-face-recognition/

292 903

DL-workshop-series Github: https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/DL-workshop-series Link to the presentation: https://drive.google.com/open?id=1sXztx3E9M3G0BIRLh6sxaqVOEOdJVJTrzHOixA5b-rM Videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLaPdEEY26UXxvlzz485w61W4LgO0lUZfg

292 903

Mesh R-CNN https://arxiv.org/abs/1906.02739

292 903

Implementing a Simple Auto-Encoder in Tensorflow https://medium.com/@barp.edoardo/implementing-a-simple-auto-encoder-in-tensorflow-1181751f202

292 903

Functional Adversarial Attacks Article: https://arxiv.org/abs/1906.00001

292 903

How to Develop a Face Recognition System Using FaceNet in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-face-recognition-system-using-facenet-in-keras-and-an-svm-classifier/

292 903

Отличаем символы от мусора: как построить устойчивые нейросетевые модели в задачах OCR https://habr.com/ru/company/abbyy/blog/449524/

292 903

Welcome to TensorWatch TensorWatch is a debugging and visualization tool designed for deep learning and reinforcement learning from Microsoft Research. It works in Jupyter Notebook to show real-time visualizations of your machine learning training and perform several other key visualizations of your models and data. https://github.com/microsoft/tensorwatch/

292 903

Free COURSE. CS Deep Reinforcement Learning UC Berkeley Video Lectures: https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIxJM.. Lecture Material: http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

292 903

Introducing TensorNetwork, an Open Source Library for Efficient Tensor Calculations http://ai.googleblog.com/2019/06/introducing-tensornetwork-open-source.html

292 903

DeepMind Made a Math Test For Neural Networks https://www.youtube.com/watch?v=f9z1I_81_Q4