ar
Feedback
Machinelearning

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 292 747 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 291 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 747 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 07 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 317، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -209، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.45‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.46‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 817 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 15 977 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 160.
  • 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 08 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

292 747
المشتركون
-20924 ساعات
-1 3687 أيام
-6 31730 أيام
أرشيف المشاركات
DeepMind: This Card Game Is the Next Frontier for AI Research https://www.youtube.com/watch?v=cD-eXjf854Q

Тех, кто предпочитает особые игры разума и знает азы Python, 19 марта ждут в 20-00 (мск) на онлайн-трансляции Дня открытых дверей углубленного курса «Data Scientist»: https://otus.pw/isyM/ Пока есть время – готовьте вопросы преподавателю курса, Александру Никитину, и пройдите вступительный тест на курс: https://otus.pw/IRyN/ На вебинаре: • Будет знакомство с преподавателем и разговор о программе курса и ее наполнении; • Ответят на все интересующие вопросы про формат обучения, домашки и выпускной проект – готовьте вопросы! • Расскажут об условиях трудоустройства для выпускников (уже больше 20 известных компаний ждут на собеседование успешных выпускников). Приходите за подробностями! P.S. А если вы решите все-таки остаться обычным супер разработчиком Python, то по 20 марта включительно – особая цена для сдавших тест в группу продвинутого онлайн-курса «Разработчик Python» https://otus.pw/mCFu/

A Gentle Introduction to Computer Vision https://machinelearningmastery.com/what-is-computer-vision/

Robotic Control with Graph Networks Exploiting relational inductive bias to improve generalization and control https://towardsdatascience.com/robotic-control-with-graph-networks-f1b8d22b8c86

Book Computer Vision: Models, Learning, and Inference

Уже 5-й год Newprolab обучает специалистов в сфере big data. Здесь специалист любого уровня найдет для себя курс, соответствующий его уровню знаний и профессиональным потребностям. И ведь не секрет, что специалисты в области больших данных уже обгоняют программистов по уровню заработной платы! Какие программы предлагает Newprolab? «Специалист по большим данным» — старт 26 марта «Data engineer» — старт 20 мая «Анализ данных на Scala» — старт 19 марта «Цифровизация бизнеса» — старт 20 марта «Deep learning» — дату запуска уточняйте На всех программах участники работают над лабами и проектами с реальными задачами из различных сфер бизнеса, получают практические навыки и все полученные знания сразу применяют в тестовых проектах. ❗Они хорошо заморочились на тему того, как добиться, чтобы участник с высокой вероятностью дошел до конца и получил все необходимые навыки для того, чтобы приносить пользу бизнесу: - реальные кластеры и задачи из индустрии - чекеры, которые проверяют правильность выполнения лаб и дают быстро фидбек - практики из индустрии, умеющие объяснять сложные вещи простым языком - методология обучения, удерживающая правильный баланс между самостоятельностью и поддержкой ❓ Что еще дает прохождение программы, кроме практических навыков? Методология построена таким образом, что человек на программе проходит путь героя: участник приобретает уверенность в том, что любая задача по плечу и он сможет справиться с чем угодно. Для работодателей этот soft skill очень важен. 🎉 Скидка 15% для читателей канала: Информация и регистрация: http://gaurl.ru/OGpKmE

Harnessing Organizational Knowledge for Machine Learning http://ai.googleblog.com/2019/03/harnessing-organizational-knowledge-for.html

The Latest Machine Learning Trends From MIT Professors and Researchers https://hackernoon.com/the-latest-machine-learning-trends-from-mit-professors-and-researchers-cdda345dd207

Exploring Univariate Data Using Super Hero data to get started with univariate EDA in Python https://towardsdatascience.com/exploring-univariate-data-e7e2dc8fde80

Демистифицируем свёрточные нейросети https://habr.com/ru/company/nixsolutions/blog/443236/

The Best of AI: New Articles Published This Month (February 2019) 10 data articles handpicked by the Sicara team, just for you https://blog.sicara.com/02-2019-best-ai-new-articles-this-month-cca9faaf867e

How to Develop and Demonstrate Competence With Deep Learning for Computer Vision https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-and-demonstrate-competence-with-deep-learning-for-computer-vision/

NLP Learning Series: Part 3 - Attention, CNN and what not for Text Classification https://mlwhiz.com/blog/2019/03/09/deeplearning_architectures_text_classification/