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 293 306 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 293 306 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.
293 306
المشتركون
-21824 ساعات
-1 5287 أيام
-6 46930 أيام
أرشيف المشاركات
293 289
A Gentle Introduction to the Bayes Optimal Classifier
https://machinelearningmastery.com/bayes-optimal-classifier/
https://svivek.com/teaching/machine-learning/lectures/slides/prob-learning/bayes-optimal-classifier.pdf
293 289
AR-Net: A simple autoregressive neural network for time series
https://ai.facebook.com/blog/ar-net-a-simple-autoregressive-neural-network-for-time-series/
full paper:
https://arxiv.org/abs/1911.12436
293 289
Check the Data Science channel where you can find a lot of articles, links and commentaries on them.
Join and learn hot topics of data science @opendatascience
293 289
📋 Introducing TensorBoard.dev: a new way to share your ML experiment results
https://blog.tensorflow.org/2019/12/introducing-tensorboarddev-new-way-to.html
article : https://arxiv.org/abs/1910.10683
example: https://tensorboard.dev/experiment/EvNO346lT0iYbmeaWmoNCQ/#scalars
293 289
nbdev: use Jupyter Notebooks for everything
https://www.fast.ai//2019/12/02/nbdev/
github: https://github.com/fastai/nbdev/
293 289
A Gentle Introduction to Model Selection for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-model-selection-for-machine-learning/
293 289
Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares
https://web.stanford.edu/~boyd/vmls/
@ai_machinelearning_big_data
293 289
High-Throughput, Contact-Free Detection of Atrial Fibrillation From Video With Deep Learning
https://jamanetwork.com/journals/jamacardiology/fullarticle/2756246
293 289
Прими участие в бесплатном интенсиве по Data Science и освой Machine Learning с нуля.
Регистрируйся прямо сейчас: 👉 https://clc.to/wLZYUQ.
В результате ты:
✔️ познакомишься с основами программирования на Python;
✔️ научишься работать с библиотеками Matplotlib и Scikit-Learn;
✔️ узнаешь, как грамотно выгружать и визуализировать данные;
✔️ сможешь обучать модели;
✔️ создашь свой первый проект.
🎁 Все участники, которые дойдут до конца, получат премиум-доступ на месяц к приложению для изучения английского от партнёра EnglishDom!
293 289
Optimizing agent behavior over long time scales by transporting value
https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/tvt
https://github.com/deepmind/tvt
article: https://arxiv.org/abs/1810.06721
293 289
How to Use an Empirical Distribution Function in Python
https://machinelearningmastery.com/empirical-distribution-function-in-python/
293 289
Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта!
Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/_dCORw (при поддержке NVIDIA Corporation).
Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др.
Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений.
Узнайте больше о возможностях: https://clc.to/_dCORw
293 289
Introducing LIGHT: A multiplayer text adventure game for dialogue research
https://ai.facebook.com/blog/introducing-light-a-multiplayer-text-adventure-game-for-dialogue-research/
Learning in Interactive Games with Humans and Text
https://parl.ai/projects/light/
ParlAI Quick-start
http://parl.ai.s3-website.us-east-2.amazonaws.com/docs/tutorial_quick.html
293 289
Identifying Exoplanets with Neural Networks
https://blog.tensorflow.org/2019/11/identifying-exoplanets-with-neural.html
code: https://github.com/aedattilo/models_K2/tree/master/research/astronet
paper: https://arxiv.org/pdf/1903.10507.pdf
293 289
Understanding the generalization of ‘lottery tickets’ in neural networks
https://ai.facebook.com/blog/understanding-the-generalization-of-lottery-tickets-in-neural-networks/
One ticket to win them all: generalizing lottery ticket initializations across datasets and optimizers
https://arxiv.org/pdf/1906.02773.pdf
https://arxiv.org/pdf/1906.02768.pdf
293 289
🔥 Fire and smoke detection with Keras and Deep Learning
https://www.pyimagesearch.com/2019/11/18/fire-and-smoke-detection-with-keras-and-deep-learning/
293 289
Continual Unsupervised Representation Learning
Paper: https://arxiv.org/abs/1910.14481
Code: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/curl
293 289
Handtrack.js: tracking hand interactions in the browser using Tensorflow.js and 3 lines of code
https://blog.tensorflow.org/2019/11/handtrackjs-tracking-hand-interactions.html
github: https://github.com/victordibia/handtrack.js/
dataset: http://vision.soic.indiana.edu/projects/egohands/
293 289
3 Ways to Encode Categorical Variables for Deep Learning
https://machinelearningmastery.com/how-to-prepare-categorical-data-for-deep-learning-in-python/
