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

292 341

Introducing the Unrestricted Adversarial Examples Challenge https://ai.googleblog.com/2018/09/introducing-unrestricted-adversarial.html

292 341

GMM-UBM и алгоритма MAP adaptation https://habr.com/post/420515/

292 341

Highlights from the European Conference on Computer Vision 2018 https://blog.alookanalytics.com/2018/09/12/highlights-from-the-european-conference-on-computer-vision-2018/

292 341

Healthcare Dataset with #PySpark Back to some #BigData stuff: article about quick-and-dirty development of prediction algorithm using #Spark engine. Link: https://towardsdatascience.com/healthcare-dataset-with-spark-6bf48019892b

292 341

Simple introduction to the ALU for neural networks: explanation, physical meaning and implementation https://habr.com/post/422777/

292 341

Lite Intro into Reinforcement Learning https://towardsdatascience.com/lite-intro-into-reinforcement-learning-857ca5c924d9?gi=692d05ca6c3d

292 341

Conceptual Captions: A New Dataset and Challenge for Image Captioning https://ai.googleblog.com/2018/09/conceptual-captions-new-dataset-and.html

292 341

Analysis of the tonality of texts using convolutional neural networks https://habr.com/company/mailru/blog/417767/

292 341

Google launches new search engine to help scientists find the datasets they need https://www.theverge.com/2018/9/5/17822562/google-dataset-search-service-scholar-scientific-journal-open-data-access

292 341

Intel AI Interview Questions — Acing the AI Interview https://medium.com/acing-ai/intel-ai-interview-questions-acing-the-ai-interview-d4a62dbb593c

292 341

11-485/785 Introduction to Deep Learning Fall 2018 http://deeplearning.cs.cmu.edu/

292 341

Глагол «грокать», придуманный фантастом Робертом Хайнлайном более полувека назад, означает знать и понимать что‑либо так, что это стало частью тебя, частью твоей жизни. Разница между «грокать» и просто «знать» — как между владением родным языком и хорошо изученным иностранным. Рекомендуем отличный канал — @Groks о технологиях и аналитике. Там вы найдете отчёты, данные, графики, новости, подборки статей на русском и английском, и авторское описание последних событий по заданной теме. В общем, @Groks — канал для диджитал гроккеров, для тех, кто не смотрит на мир диджитал со стороны, а живёт в нём.

292 341

How and When to Use a Calibrated Classification Model with scikit-learn https://machinelearningmastery.com/calibrated-classification-model-in-scikit-learn/

292 341

Neural nets in Android, Google ML Kit https://habr.com/post/422041/

292 341

Introducing a New Framework for Flexible and Reproducible Reinforcement Learning Research https://ai.googleblog.com/2018/08/introducing-new-framework-for-flexible.html

292 341

A Style-Aware Content Loss for Real-time HD Style Transfer Source code for the ECCV18 paper: https://github.com/CompVis/adaptive-style-transfer

292 341

What are the experts in data analysis really doing? Conclusions from 35 interviews https://habr.com/company/wirex/blog/421845/

292 341

How and When to Use ROC Curves and Precision-Recall Curves for Classification in Python https://machinelearningmastery.com/roc-curves-and-precision-recall-curves-for-classification-in-python/

292 341

The neural network was trained to recognize depression by an arbitrary human speech without context https://habr.com/post/421775/

292 341

HyperparameterHunter Easy hyperparameter optimization and automatic result saving across machine learning algorithms and libraries https://github.com/HunterMcGushion/hyperparameter_hunter