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 292 964 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
أرشيف المشاركات
292 964
How to Implement a Semi-Supervised GAN (SGAN) From Scratch in Keras
https://machinelearningmastery.com/semi-supervised-generative-adversarial-network/
292 964
Используйте силу machine learning для задач бизнеса + получайте бонусы на обучение летом!
У вас уже есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python? Повысьте компетенции и получите практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей!
В SkillFactory открыт новый набор на курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw разработанный при поддержке NVIDIA Corporation.
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.
Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.
🔥 Успейте на летнюю акцию со скидками 30% + Учебные каникулы на время отпуска + Доступ к материалам курса в течение года https://clc.to/7KlVNw
292 964
Plotly.py 4.0 is here: Offline Only, Express First, Displayable Anywhere
https://medium.com/@plotlygraphs/plotly-py-4-0-is-here-offline-only-express-first-displayable-anywhere-fc444e5659ee
292 964
Mapillary Research: Seamless Scene Segmentation and In-Place Activated BatchNorm
https://pytorch.org/blog/mapillary-research/
292 964
k-t NEXT: Dynamic MR Image Reconstruction Exploiting Spatio-temporal Correlations
https://arxiv.org/abs/1907.09425
292 964
🔥24 июля в 20:00 мск приглашаем на День открытых дверей курса «Математика для Data Science»: https://otus.pw/vuTX/
Старт курса уже 30 июля - успейте пройти вступительный тест: https://otus.pw/rLCM/
На бесплатном вебинаре:
- вы познакомитесь с преподавателем курса Пётром Лукьянченко - преподавателем ВШЭ по высшей математике (работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics);
- сможете задать любые вопросы по Data Science;
узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
- расскажем о карьерных перспективах и компаниях (NVIDIA, Лаборатория Касперского, OZON, СберТех, Газпромбанк, Тинькофф, МТС, Avito и другие), которые уже ждут выпускников курса «Математика для Data Science» на собеседования.
Вебинар рассчитан на всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science.
Регистрируйтесь сейчас - напомним в день вебинара!
292 964
Stacked Capsule Autoencoders
http://akosiorek.github.io/ml/2019/06/23/stacked_capsule_autoencoders.html
292 964
Awesome production machine learning
This repository contains a curated list of awesome open source libraries that will help you deploy, monitor, version, scale, and secure your production machine learning.
https://github.com/EthicalML/awesome-production-machine-learning
292 964
How to Develop an Information Maximizing GAN (InfoGAN) in Keras
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-information-maximizing-generative-adversarial-network-infogan-in-keras/
292 964
Building SMILY, a Human-Centric, Similar-Image Search Tool for Pathology
http://ai.googleblog.com/2019/07/building-smily-human-centric-similar.html
292 964
🔥PyTorch Adds New Ecosystem Projects for Encrypted AI and Quantum Computing, Expands PyTorch Hub
https://pytorch.org/blog/pytorch-ecosystem/
From private AI to quantum computing, we’ve seen the community continue to expand into new and interesting areas. The latest projects include:
Botorch: https://botorch.org/
Advertorch: https://github.com/BorealisAI/advertorch
PyTorch Geometric: https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric
Skorch: https://github.com/skorch-dev/skorch
PySyft: https://github.com/OpenMined/PySyft
PennyLane: https://pennylane.ai/
Flair:https://github.com/zalandoresearch/flair
292 964
StanfordNLP 0.2.0 - Python NLP Library for Many Human Languages
https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/
292 964
Parrotron: New Research into Improving Verbal Communication for People with Speech Impairments
http://ai.googleblog.com/2019/07/parrotron-new-research-into-improving.html
292 964
How to Develop a Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) From Scratch
https://machinelearningmastery.com/how-to-code-a-wasserstein-generative-adversarial-network-wgan-from-scratch/
292 964
Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views
Article: https://arxiv.org/abs/1906.00910
292 964
Как известно, математика является основой всех современных научных дисциплин, включая Data Science и ее методы. Несмотря на то, что наука о данных еще не успела обрести свою четкую структуру, уже сейчас можно выделить общий спектр математических знаний, который необходим для Data Scientist'а.
Подробный чек-лист по каждому из математических разделов ищите в статье.
https://clc.to/MpWuFA
