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 292 التكنولوجيات والتطبيقات328...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 292 329 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 292 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 329 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 09 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 200، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -193، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.33‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.53‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 439 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 173 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 154.
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 10 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

292 329

المشتركون

-19324 ساعات

-1 2987 أيام

-6 20030 أيام

21 439

عرض المشاهدات

~ 16 17324 ساعات

~ 17 79848 ساعات

7.33%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

292 296

Intro to Deep Learning with PyTorch https://in.udacity.com/course/deep-learning-pytorch--ud188

292 296

https://habr.com/company/nixsolutions/blog/425253/

292 296

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

292 296

How to train an algorithm to successfully pass the "Sonic The Hedgehog" game? Sergey Kolesnikov together with his team took the 4th place out of 900+ in the Open AI contest, and now is telling how to reach it. https://medium.com/swlh/at-the-speed-of-reinforcement-learning-an-openai-contest-story-6ed34fe7a3bb

292 296

Comparison of top data science libraries for Python, R and Scala [Infographic] https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/comparison-of-top-data-science-libraries-for-python-r-and-scala-infographic-574069949267

292 296

https://machinelearningmastery.com/calibrated-classification-model-in-scikit-learn/

292 296

RTX 2080 Ti Deep Learning Benchmarks https://lambdalabs.com/blog/2080-ti-deep-learning-benchmarks/

292 296

Необычные материалы в робототехнике. У каждого робота должен быть блестящий металлический зад, это знают все. Но в реальных роботах металла не так уж и много — с ним соседствуют пластики, композиты и силикон, а порой и совсем нестандартные субстанции: http://amp.gs/hCG8

292 296

https://evilmartians.com/chronicles/learning-how-to-learn-deep-learning

292 296

@robotics_channel — канал о робототехнике, искусственном разуме и сферах их применения. Регулярные новости, статьи, вакансии, обучающие курсы и полезные ресурсы.

292 296

SeqGAN: GANs for sequence generation https://medium.com/prathena/seqgan-gans-for-sequence-generation-2099a85baed0

292 296

Brilliant post on #CS and #Software about strategy and psychology of Software Development, which is highly applicable to Data Science too. “Imaginary Problems Are the Root of Bad Software” https://medium.com/s/story/imaginary-problems-d4f2921bd1b8

292 296

https://medium.com/indeed-data-science/where-do-data-scientists-come-from-fc526023ace

292 296

Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements Use news analytics to predict stock price performance 1st place - $25,000 2nd place - $20,000 3rd place - $15,000 4th through 7th place - $10,000 each This is a two-stage competition consisting of a Submission period and a Scoring period. In the Submission period, entrants will train their models in Kaggle Kernels. During the Scoring period, models submitted at the end of the submission period will be evaluated against regularly updated news and market data. Start Date: 9/25/2018 Rules Acceptance/Team Merger Deadline: 1/2/2019 Submission Deadline: 1/8/2019 After this date, we will not be taking any more submissions. You can sit back and watch the leaderboard unfold. Remember to select your two best submissions to be rescored. In this competition we will not auto-select your two submissions. End Date: 7/15/2019 https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-news

292 296

PyTorch — Python + Nim https://medium.com/@giovanni_94706/introducing-nimtorch-b8b0fa749464

292 296

Geoffrey Hinton: The Foundations of Deep Learning https://www.youtube.com/watch?v=zl99IZvW7rE

292 296

https://habr.com/post/424099/

292 296

Next-gen AI: techniques https://becominghuman.ai/next-gen-ai-techniques-e1f7033ce25c

292 296

How to Develop 1D Convolutional Neural Network Models for Human Activity Recognition https://machinelearningmastery.com/cnn-models-for-human-activity-recognition-time-series-classification/

292 296

deep learning object detection A paper list of object detection using deep learning. https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection