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 292 519 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 292 519 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.

292 519

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

292 396

“Interesting” Projections — Where PCA Fails. https://towardsdatascience.com/interesting-projections-where-pca-fails-fe64ddca73e6

292 396

https://habr.com/ru/post/436088/

292 396

Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements https://towardsdatascience.com/aifortrading-2edd6fac689d

292 396

Deep Reinforcement Learning Algorithms with PyTorch https://github.com/p-christ/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch

292 396

Padam: Closing the Generalization gap of adaptive gradient methods in training deep neural networks https://github.com/yashkant/Padam-Tensorflow

292 396

The Hundred-Page Machine Learning Book http://themlbook.com/wiki/doku.php

292 396

Reinforcement Learning Tutorial | Reinforcement Learning Example Using Python https://www.youtube.com/watch?v=LzaWrmKL1Z4

292 396

University of California, Berkeley full course 2018 This course will introduce the basic ideas and techniques underlying the design of intelligent computer systems. A specific emphasis will be on the statistical and decision-theoretic modeling paradigm. By the end of this course, you will have built autonomous agents that efficiently make decisions in fully informed, partially observable and adversarial settings https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/

292 396

Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements https://medium.com/@borisborev/aifortrading-2edd6fac689d

292 396

Изучаешь Data Science? Такого ты еще не видел!@mommyscience - авторский канал, на котором не бывает скучно, только годная информация, челенджи и рекомендации. Качай свой скилл вместе с нами! Подписавшись, ты получишь доступ к постоянно пополняющейся базе знаний, а именно: ✔️ Разбор реальных задач ✔️ Рекомендации и советы по обучению ✔️ Внутренние соревнования и викторины ✔️ Ссылки на полезные материалы ✔️ Участие в соревнованиях на Kaggle и многое другое https://t.me/mommyscience

292 396

Reinforcement learning without gradients: evolving agents using Genetic Algorithms https://towardsdatascience.com/reinforcement-learning-without-gradients-evolving-agents-using-genetic-algorithms-8685817d84f

292 396

Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing https://medium.com/unbabel/emnlp18-cookie-monsters-blackboxes-and-document-level-nmt-f5ae0da2d129

292 396

What a text recognition system actually sees https://towardsdatascience.com/what-a-text-recognition-system-actually-sees-6c04864b8a98

292 396

Python Anaconda for Deep Learning, Keras and Tensorflow (Module 1, Part 3) https://www.youtube.com/watch?v=uOMhboAnVNk

292 396

The best of GAN papers in the year 2018 https://dtransposed.github.io/blog/Best-of-GANs-2018-(Part-1-out-of-2).html

292 396

Top 10 IPython Notebook Tutorials for Data Science and Machine Learning List mostly for beginners. Link: https://www.kdnuggets.com/2016/04/top-10-ipython-nb-tutorials.html #novice #beginner #ipython #jupyter

292 396

Creating voice assistant for games (tutorial for FIFA) Play games with voice commands using a Deep Learning powered wake-word detection engine https://towardsdatascience.com/creating-voice-assistant-for-games-tutorial-for-fifa-71cfbe428bd1

292 396

Impact of Dataset Size on Deep Learning Model Skill And Performance Estimates https://machinelearningmastery.com/impact-of-dataset-size-on-deep-learning-model-skill-and-performance-estimates/

292 396

How to Develop a Stacking Ensemble for Deep Learning Neural Networks in Python With Keras https://machinelearningmastery.com/stacking-ensemble-for-deep-learning-neural-networks/

292 396

Explained: A Style-Based Generator Architecture for GANs - Generating and Tuning Realistic Artificial Faces https://towardsdatascience.com/explained-a-style-based-generator-architecture-for-gans-generating-and-tuning-realistic-6cb2be0f431