متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning
تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 292 839 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 282 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 839 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.
292 839
المشتركون
-18724 ساعات
-1 3257 أيام
-6 31430 أيام
أرشيف المشاركات
292 839
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
292 839
COBRA: Data-Efficient Model-Based RL through Unsupervised Object Discovery and Curiosity-Driven Exploration
https://arxiv.org/abs/1905.09275
292 839
Torchvision 0.3: segmentation, detection models, new datasets
https://pytorch.org/blog/torchvision03/
292 839
День открытых дверей профессионального онлайн-курса «Data Engineer» пройдёт 27 мая, в 20.00 (мск). Записаться на вебинар вы сможете по этой ссылке: https://otus.pw/saMa/
Во время обучения Data Engineering вы будете создавать работающий продукт, решать прикладные задачи. И больше 20 работодателей, компаний-партнеров этого курса, уже ждут на собеседования выпускников. Проверьте, готовы ли вы учиться на курсе: сдайте вступительный тест https://otus.pw/qubP/
На этом курсе для разработчиков, админов и даже девопсов собраны лучшие практики по приготовлению данных с использованием современных инструментов, от загрузки до доступа. Если слова Hadoop, MapReduce, Spark для вас не пустой звук – это ваш курс. Кстати, у "Отус онлайн-образование" есть образовательная лицензия и предоставляются документы для налогового вычета.
Делиться с вами своей экспертизой на вебинарах будет целая команда практиков и экспертов своего дела. Среди которых и Артемий Козырь (Data Engineer, СИБУР) - ведущий вебинара, которому вы лично сможете задать все вопросы по курсу и программе.
Готовьте вопросы, регистрируйтесь – и приходите за подробностями!
292 839
Estimators, Loss Functions, Optimizers —Core of ML Algorithms
https://towardsdatascience.com/estimators-loss-functions-optimizers-core-of-ml-algorithms-d603f6b0161a]
292 839
TensorWatch: a debugging and visualization tool designed for deep learning
https://github.com/microsoft/tensorwatch
292 839
How to Perform Object Detection in Photographs Using Mask R-CNN with Keras
https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-object-detection-in-photographs-with-mask-r-cnn-in-keras/
292 839
Moving Camera, Moving People: A Deep Learning Approach to Depth Prediction
http://ai.googleblog.com/2019/05/moving-camera-moving-people-deep.html
292 839
Data-Efficient Image Recognition with Contrastive Predictive Coding
Article: https://arxiv.org/abs/1905.09272
292 839
В SkillFactory стартует курс, разработанный при поддержке NVIDIA Corporation, "Deep Learning и нейронные сети", где за 12 недель вы научитесь применять алгоритмы машинного обучения. Проекты, над которыми вы будете работать, включают:
● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр;
● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов;
● разработку нейросетевого чат-бота;
● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN;
● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма.
Для учебы на курсе требуются:
1). Умение программировать на Python.
2). Базовые знания машинного обучения.
Ознакомьтесь с программой → http://bit.ly/2YKERN7
Успейте забронировать место на курсе со скидкой 20%
292 839
Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models
Video: youtu.be/p1b5aiTrGzY
Paper: arxiv.org/abs/1905.08233
292 839
A Gentle Introduction to Object Recognition With Deep Learning
https://machinelearningmastery.com/object-recognition-with-deep-learning/
292 839
25 Excellent Machine Learning Open Datasets
https://opendatascience.com/25-excellent-machine-learning-open-datasets/
292 839
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
Article: https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf
PyTorch Code: https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
292 839
Detection Free Human Instance Segmentation using Pose2Seg and PyTorch
https://towardsdatascience.com/detection-free-human-instance-segmentation-using-pose2seg-and-pytorch-72f48dc4d23e
292 839
Отличная возможность узнать подробности о профессиональном онлайн-курсе «Нейронные сети на Python». 22 мая, в 20:00 (мск) подключайтесь к онлайн-трансляции Дня открытых дверей. А чтобы не пропустить – запишитесь для получения напоминания https://otus.pw/PAeI/
Обновленная программа курса предназначена для тех, кто хочет углубить свои знания по нейронным сетям, глубоком машинном обучении и задачах, которые решает Deep Learning инженер. Выпускников этого курса снова ждут именитые компании страны – партнеры курса. Оцените свои знания и готовность к обучению на курсе настоящим вступительным тестированием: https://otus.pw/6ykx/
Остались вопросы? Задайте их во время вебинара автору программы и преподавателю Артуру Кадурину – эксперту по машинному и глубокому обучению, автору работ и соавтору книги по машинному обучению, который не нуждается в излишних представлениях.
292 839
How to Develop a Deep CNN to Classify Satellite Photos of the Amazon Rainforest
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-convolutional-neural-network-to-classify-satellite-photos-of-the-amazon-rainforest/
292 839
Introducing FastBert — A simple Deep Learning library for BERT Models
https://medium.com/huggingface/introducing-fastbert-a-simple-deep-learning-library-for-bert-models-89ff763ad384
292 839
@computer_science_and_programming :
Welcome to the world of:
* #Artificial #Intelligence,
* #Deep #Learning,
* #Machine #Learning,
* #Data #Science
* #Python Programming language
* and more advanced research
You will find up-to-date books📚 links🔗 and more you wanted.
Join us and learn hot topics of Computer Science together.👇👇👇
@computer_science_and_programming
