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

293 226

CrypTen: A new research tool for secure machine learning with PyTorch https://ai.facebook.com/blog/crypten-a-new-research-tool-for-secure-machine-learning-with-pytorch code: https://github.com/facebookresearch/CrypTen

293 226

Exploring Massively Multilingual, Massive Neural Machine Translation http://ai.googleblog.com/2019/10/exploring-massively-multilingual.html article: https://arxiv.org/pdf/1907.05019.pdf

293 226

Detectron2: A PyTorch-based modular object detection library https://ai.facebook.com/blog/-detectron2-a-pytorch-based-modular-object-detection-library-/ Detectron2 is FAIR's next-generation research platform for object detection and segmentation https://github.com/facebookresearch/detectron2

293 226

🔥 PyTorch 1.3 adds mobile, privacy, quantization, and named tensors https://pytorch.org/blog/pytorch-1-dot-3-adds-mobile-privacy-quantization-and-named-tensors/ github: https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.3.0 One simple graphic: Researchers love PyTorch and TensorFlow https://www.oreilly.com/ideas/one-simple-graphic-researchers-love-pytorch-and-tensorflow

293 226

Neural Machine Translation with TensorFlow https://blog.paperspace.com/neural-machine-translation-with-tensorflow/

293 226

How to Implement Bayesian Optimization from Scratch in Python https://machinelearningmastery.com/what-is-bayesian-optimization/

293 226

Онлайн-курс по Data Science и Machine Learning. Если хочешь освоить востребованную профессию со средней зарплатой от 90 000 рублей, то тебе в Skillbox. Какие ключевые навыки будут в твоем резюме после курса? Владение языком программирования Python. Умение работать с библиотеками и источниками данных (Pandas, NumPy, Jupiter Notebook, SQL и другое). Визуализация данных. Умение писать рекомендательные системы и работать с нейросетями. Q-learning. И это меньшая часть скиллов, которые ты освоишь за 12 месяцев, работая над реальными проектами! После обучения мы поможем тебе с трудоустройством. Ознакомься с полной программой на сайте и скорее записывайся! Скидка 20% первым 20 студентам. Переходи по ссылке: https://clc.to/UPVUiw

293 226

BigBiGAN representation learning models https://arxiv.org/abs/1907.02544 TF Hub: https://tfhub.dev/s?publisher=deepmind&q=bigbigan Try them out in a Colab at: https://colab.research.google.com/github/tensorflow/hub/blob/master/examples/colab/bigbigan_with_tf_hub.ipynb

293 226

BERT-related Papers This is a list of BERT-related papers https://github.com/tomohideshibata/BERT-related-papers

293 226

Exascale Deep Learning for Scientific Inverse Problems https://arxiv.org/abs/1909.11150v1

293 226

How to Develop a Naive Bayes Classifier from Scratch in Python https://machinelearningmastery.com/classification-as-conditional-probability-and-the-naive-bayes-algorithm/

293 226

92% компаний из списка Fortune 1000 планируют увеличить инвестиции в Big Data и AI в 2019 году. Одним из важнейших качеств лидера становится умение эффективно применять эти технологии для развития бизнеса. Научитесь использовать силу больших данных и искусственного интеллекта для трансформации подразделения или компании! В SkillFactory стартует специализация «Big Data MBA» https://clc.to/BmXrnA , включающая 3 полноценных курса, которые учат на практике реализовывать проекты в области Big Data и AI. На специализации вы решите 85 бизнес-кейсов, выполните 3 проекта и получите полный набор компетенций от формирования Big Data стратегии до понимания алгоритмов машинного обучения. Со старта программы вы станете частью живого сообщества в Slack с возможностью задать вопросы о развитии персональному ментору и получать поддержку экспертов. Узнайте подробности: https://clc.to/BmXrnA

293 226

The RAPIDS suite of software libraries gives you the freedom to execute end-to-end data science and analytics pipelines entirely on GPUs https://github.com/rapidsai/cudf notebooks repo: https://github.com/rapidsai/notebooks-contrib API docs https://docs.rapids.ai/api/cudf/stable/

293 226

Hydra: A framework that simplifies the development of complex applications https://ai.facebook.com/blog/open-source-in-brief-hydra/ AI RESEARCH, ML APPLICATIONS, OPEN SOURCE https://engineering.fb.com/open-source/hydra/ code: https://github.com/facebookresearch/hydra/

293 226

A Gentle Introduction to Bayes Theorem for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/bayes-theorem-for-machine-learning/

293 226

Releasing PAWS and PAWS-X: Two New Datasets to Improve Natural Language Understanding Models http://ai.googleblog.com/2019/10/releasing-paws-and-paws-x-two-new.html PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling https://arxiv.org/abs/1904.01130 dataset: https://github.com/google-research-datasets/paws

293 226

OpenAI’s GPT-2 Text Generator: Wise As a Scholar https://www.youtube.com/watch?v=0OtZ8dUFxXA OpenAI's post: https://openai.com/blog/gpt-2-6-month-follow-up/

293 226

How to Develop an Intuition for Probability With Worked Examples https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-intuition-for-probability-with-worked-examples/

293 226

🚀 TensorFlow 2.0.0 github: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0 how to install: https://www.tensorflow.org/install blog: https://medium.com/tensorflow/tensorflow-2-0-is-now-available-57d706c2a9ab video: https://www.youtube.com/watch?v=EqWsPO8DVXk

293 226

Large-Scale Multilingual Speech Recognition with a Streaming End-to-End Model http://ai.googleblog.com/2019/09/large-scale-multilingual-speech.html article: https://arxiv.org/abs/1909.05330