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 290 التكنولوجيات والتطبيقات328...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 292 388 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 290 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 388 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 08 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 274، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -221، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.46‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.47‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 812 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 003 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 09 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

292 388

المشتركون

-22124 ساعات

-1 3547 أيام

-6 27430 أيام

21 812

عرض المشاهدات

~ 16 00324 ساعات

~ 17 78848 ساعات

7.46%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

292 355

Machine Learning with TensorFlow

292 355

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

292 355

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

292 355

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

292 355

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

292 355

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/

292 355

Practical Deep Learning for Coders 2019 https://www.fast.ai/2019/01/24/course-v3/

292 355

Fitting a Neural Network Using Randomized Optimization in Python https://medium.com/@gkhayes/fitting-a-neural-network-using-randomized-optimization-in-python-71595de4ad2d

292 355

https://habr.com/ru/post/432444/

292 355

https://www.youtube.com/watch?v=1ct_P3IZow0

292 355

Summarized 14 NLP Research Breakthroughs You Can Apply To Your Business https://www.topbots.com/most-important-ai-nlp-research

292 355

Reading Minds with Deep Learning https://blog.floydhub.com/reading-minds-with-deep-learning/

292 355

Bayesian Neural Network Series Post 1: Need for Bayesian Neural Networks https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-1-need-for-bayesian-networks-e209e66b70b2 Post 2: Background Knowledge https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-2-background-knowledge-fdec6ac62d43

292 355

Хотите освоить машинное обучение и нейронные сети? Стремитесь к перспективной карьере Data Scientist’а? Машинное обучение необходимо в рабочих задачах? SkillFactory открывают набор на онлайн-курс "Практический Machine Learning" → https://goo.gl/n5KWHJ. На курсе делают упор на практику и только потом переходят к теории. Под руководством data scientist’а с опытом работы в международной корпорации вы на практике освоите все современные методы машинного обучения и научитесь работать с нейронными сетями. Для обучения на курсе вам не нужно никаких дополнительных знаний, включая обширные познания в программировании. Вы сможете уверенно использовать методы машинного обучения через 11 недель!

292 355

How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-62acf5b143d0

292 355

Understanding data https://towardsdatascience.com/what-is-data-8f94ae3a56b4

292 355

Understanding Convolutional Neural Networks through Visualizations in PyTorch Explanation of how #CNN works Link: https://towardsdatascience.com/understanding-convolutional-neural-networks-through-visualizations-in-pytorch-b5444de08b91 #PyTorch #nn #DL

292 355

Soft Actor-Critic: Deep Reinforcement Learning for Robotics https://ai.googleblog.com/2019/01/soft-actor-critic-deep-reinforcement.html

292 355

https://habr.com/ru/post/436628/

292 355

Auto-DeepLab: Fei-Fei Li & Alan Yuille on Semantic Image Segmentation https://medium.com/syncedreview/auto-deeplab-fei-fei-li-alan-yuille-on-semantic-image-segmentation-f2f2ab9795d5