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 293 399 مشتركاً، محتلاً المرتبة 326 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 283 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 293 399 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 03 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 469، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -218، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.32%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.77% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 487 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 937 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 169.
- 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 04 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
293 399
المشتركون
-21824 ساعات
-1 5287 أيام
-6 46930 أيام
أرشيف المشاركات
293 332
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Code: https://github.com/JWSoh/MZSR
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.12213v1
293 332
160+ Data Science Interview Questions
https://hackernoon.com/160-data-science-interview-questions-415s3y2a
293 332
Fast and Three-rious: Speeding Up Weak Supervision with Triplet Methods
FlyingSquid is a new framework for automatically building models from multiple noisy label sources.
Code: https://github.com/HazyResearch/flyingsquid
Blog: http://hazyresearch.stanford.edu/flyingsquid
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.11955v1
293 332
Imbalanced Classification Model to Detect Mammography Microcalcifications
https://machinelearningmastery.com/imbalanced-classification-model-to-detect-microcalcifications/
293 332
FreezeD: A Simple Baseline for Fine-tuning GANs
Simple Baseline for Fine-Tuning GANs
Code: https://github.com/sangwoomo/freezeD
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.10964
Datasets: https://vcla.stat.ucla.edu/people/zhangzhang-si/HiT/exp5.html
293 332
Using Reinforcement Learning in the Algorithmic Trading Problem
Trading with recurrent actor-critic reinforcement learning
Code: https://github.com/evgps/a3c_trading
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.11523v1
293 332
@itlecture - канал с бесплатными обучающими видео-лекциями по IT и технологиям, а так же записями крупных конференций на различные IT тематики как для новичков, так и для опытных айтишников.
Программирование, Искусственный Интеллект, DevOps, Clouds, Веб-Дизайн, Базы Данных и многое другое.
➡️ https://t.me/itlecture
293 332
Open Images V6 — Now Featuring Localized Narratives
Open Images is the largest annotated image dataset in many regards, for use in training the latest deep convolutional neural networks for computer vision tasks
https://ai.googleblog.com/2020/02/open-images-v6-now-featuring-localized.html
Open Images Dataset V6 + Extensions: https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
Localized Narratives Example: https://www.youtube.com/watch?v=mZqHVUstmIQ&feature=emb_logo
293 332
ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network
AdelaiDet is an open source toolbox for multiple instance-level detection applications.
Code: https://github.com/aim-uofa/adet
Paper: https://arxiv.org/pdf/2002.10200v1.pdf
293 332
How to Calibrate Probabilities for Imbalanced Classification
https://machinelearningmastery.com/probability-calibration-for-imbalanced-classification/
293 332
Exploring Transfer Learning with T5: the Text-To-Text Transfer Transformer
https://ai.googleblog.com/2020/02/exploring-transfer-learning-with-t5.html
Code: https://colab.research.google.com/github/google-research/text-to-text-transfer-transformer/blob/master/notebooks/t5-trivia.ipynb
Github: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer
293 332
Ищем Data Scientists, которые готовы принять методологический вызов и участвовать в хакатоне Яндекс.Недвижимости по анализу данных домов в Москве для повышения эффективности объявлений на классифайде. Очный этап 21-22 марта, регистрация для индивидуальных участников и команд до 10 марта на сайте: https://hacktherealty.ru/
293 332
JAX-based neural network library
https://github.com/deepmind/dm-haiku
Haiku Documentation: https://dm-haiku.readthedocs.io/en/latest/
293 332
A Gentle Introduction to the Fbeta-Measure for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/fbeta-measure-for-machine-learning/
293 332
Implementation of the BASIS algorithm for source separation with deep generative priors
This repository provides an implementation of the BASIS (Bayesian Annealed SIgnal Source) separation algorithm. BASIS separation uses annealed Langevin dynamics to sample from the posterior distribution of source components given a mixed signal.
Github: https://github.com/jthickstun/basis-separation
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.07942
293 332
В России запустился сервис «Манго» — это страховая компания, которая продает страховку квартир по подписке. Сервис использует алгоритмы машинного обучения,разработанные участниками нашего канала для подбора персонального предложения.
Как это работает?
- Вводите адрес — система автоматически подгрузит все данные о вашей квартире!
- Выбираете сумму покрытия.
- Готово! Полис в личном кабинете, а квартира и все вещи застрахованы от проблем 🙂
Никаких бумажек, договоров и поездок в офис, все онлайн. Сумму страхового покрытия можете изменить, если захотите, а в случае чего, выплату получите на карту. Работает по всей России!
Попробовать и получить 1 месяц подписки в подарок: https://clc.to/LkD4SA
293 332
The Microsoft Toolkit of Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding
Code: https://github.com/namisan/mt-dnn
Paper: https://arxiv.org/abs/2002.07972v1
293 332
ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/zero-deepspeed-new-system-optimizations-enable-training-models-with-over-100-billion-parameters/
293 332
How to Develop an Imbalanced Classification Model to Detect Oil Spills
https://machinelearningmastery.com/imbalanced-classification-model-to-detect-oil-spills/
