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 291 التكنولوجيات والتطبيقات328...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 292 747 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 291 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 747 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 07 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 317، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -209، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.45‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.46‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 817 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 15 977 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 160.
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 08 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

292 747

المشتركون

-20924 ساعات

-1 3687 أيام

-6 31730 أيام

21 817

عرض المشاهدات

~ 15 97724 ساعات

~ 17 79548 ساعات

7.45%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

292 707

Debugging your tensorflow code right (without so many painful mistakes) https://towardsdatascience.com/debugging-your-tensorflow-code-right-without-so-many-painful-mistakes-b48bd9145d5c?source=collection_home---4------0---------------------

292 707

How to Improve Performance With Transfer Learning for Deep Learning Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-improve-performance-with-transfer-learning-for-deep-learning-neural-networks/

292 707

Intuitive Deep Learning Part 1a: Introduction to Neural Networks What is Deep Learning? A very gentle and intuitive introduction to Neural Networks and how they work! https://towardsdatascience.com/intuitive-deep-learning-part-1a-introduction-to-neural-networks-aaeb3a1500df

292 707

The Best of AI: New Articles Published This Month (January 2019) 10 data articles handpicked by the Sicara team, just for you https://blog.sicara.com/01-2019-best-ai-new-articles-this-month-8e2113fbd17b

292 707

How to build AutoML from scratch https://medium.com/@alxmamaev/how-to-build-automl-from-scratch-ce45a4b51e0f

292 707

The Quick Python Book 2018

292 707

Designing non-linear navigation for machine learning and topic modeling experiences https://uxdesign.cc/designing-non-linear-navigation-for-machine-learning-and-topic-modeling-experiences-4ee969875ebe

292 707

MIT Deep Learning Basics: Introduction and Overview with TensorFlow https://medium.com/tensorflow/mit-deep-learning-basics-introduction-and-overview-with-tensorflow-355bcd26baf0?linkId=63206779

292 707

Improving Evolutionary Strategies with Generative Neural Networks https://arxiv.org/abs/1901.11271

292 707

Искусственные нейронные сети выращивают навигационные клетки как в мозге https://habr.com/ru/post/438526/

292 707

Predicting Kickstarter Campaign Success with Gradient Boosted Decision Trees: A Machine Learning Classification Problem https://medium.com/@rileypredum/predicting-kickstarter-campaign-success-with-gradient-boosted-decision-trees-a-machine-learning-23077436c5f7

292 707

Browse state-of-the-art 509 leaderboards • 963 tasks • 700 datasets • 8598 papers with code https://paperswithcode.com/sota

292 707

Keras challenges the Avengers https://towardsdatascience.com/keras-challenges-the-avengers-541346acb804?source=collection_home---4------2---------------------

292 707

Interactive Controls in Jupyter Notebooks How to use interactive IPython widgets to enhance data exploration and analysis https://towardsdatascience.com/interactive-controls-for-jupyter-notebooks-f5c94829aee6

292 707

Machine Learning with TensorFlow

292 707

How to build an image classifier with greater than 97% accuracy https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-the-best-image-classifier-3c72010b3d55

292 707

https://habr.com/ru/company/mailru/blog/437940/

292 707

Lessons Learned from Kaggle’s Airbus Challenge https://medium.com/@YassineAlouini/lessons-learned-from-kaggles-airbus-challenge-252e25c5efac?source=topic_page---------19------------------1

292 707

https://habr.com/ru/post/435884/

292 707

Google Researchers Have a New Alternative to Traditional Neural Networks Say hello to the capsule network. https://www.technologyreview.com/the-download/609297/google-researchers-have-a-new-alternative-to-traditional-neural-networks/