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

292 878

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

292 878

Learning Perceptually-Aligned Representations via Adversarial Robustness Article: https://arxiv.org/abs/1906.00945 Github: https://github.com/MadryLab/robust_representations

292 878

How to Perform Face Detection with Deep Learning in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-face-detection-with-classical-and-deep-learning-methods-in-python-with-keras/

292 878

How Computers SeeIntroduction to Convolutional Neural Networks

292 878

Integrating TVM into PyTorch https://tvm.ai/2019/05/30/pytorch-frontend

292 878

InstaNAS: Instance-aware Neural Architecture Search https://hubert0527.github.io/InstaNAS/

292 878

A Gentle Introduction to Deep Learning for Face Recognition https://machinelearningmastery.com/introduction-to-deep-learning-for-face-recognition/

292 878

Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization Link: https://arxiv.org/abs/1905.09788

292 878

EfficientNets EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks link: https://arxiv.org/abs/1905.11946.

292 878

How to Train an Object Detection Model to Find Kangaroos in Photographs (R-CNN with Keras) https://machinelearningmastery.com/how-to-train-an-object-detection-model-with-keras/

292 878

SimpleSelfAttention The purpose of this repository is two-fold: -demonstrate improvements brought by the use of a self-attention layer in an image -classification model. introduce a new layer which I call SimpleSelfAttention https://github.com/sdoria/SimpleSelfAttention

292 878

AlphaFold: Использование ИИ для научных открытий https://habr.com/ru/company/otus/blog/453848/

292 878

Arbitrary Style Transfer with Style-Attentional Networks https://dypark86.github.io/SANET/

292 878

Augmented Neural ODEs Github: https://github.com/EmilienDupont/augmented-neural-odes Article: https://arxiv.org/abs/1904.01681

292 878

Unsupervised Learning with Graph Neural Networks video: http://www.ipam.ucla.edu/programs/workshops/workshop-iv-deep-geometric-learning-of-big-data-and-applications/?tab=schedule guide: http://helper.ipam.ucla.edu/publications/glws4/glws4_15546.pdf

292 878

How to Perform Object Detection With YOLOv3 in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-object-detection-with-yolov3-in-keras/

292 878

How degenerate is the parametrization of neural networks with the ReLU activation function? https://arxiv.org/abs/1905.09803

292 878

illustrated Artificial Intelligence cheatsheets covering the content of the CS 221 class Link: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/ Reflex-based models with Machine Learning: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/cheatsheet-reflex-models

292 878

COBRA: Data-Efficient Model-Based RL through Unsupervised Object Discovery and Curiosity-Driven Exploration https://arxiv.org/abs/1905.09275

292 878

Torchvision 0.3: segmentation, detection models, new datasets https://pytorch.org/blog/torchvision03/