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
292 956
A General Decoupled Learning Framework for Parameterized Image Operators
https://arxiv.org/abs/1907.05852
292 956
New fast.ai course: A Code-First Introduction to Natural Language Processing
https://www.fast.ai/2019/07/08/fastai-nlp/
Github: https://github.com/fastai/course-nlp
Videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLtmWHNX-gukKocXQOkQjuVxglSDYWsSh9
292 956
Postuf — продуктовая компания, которая занимается разработкой приложения, позволяющего узнать всю информацию о человеке из сети. Вводите имя, загружаете фото и получаете информацию об увлечениях, круге общения, последних совершённых действиях — всё, что только можно узнать о человеке из открытых источников.
Сейчас они ищут разработчиков на Android, iOS и бэкенд (PHP, MySQL, Redis). Условия комфортные — офис в центре Москвы (ст.м. Чкаловская), Macbook Pro для работы, бесплатные обеды и ежегодный рост з/п на 20к.
Подробнее о компании и вакансии: https://postuf.com/
292 956
How to Implement Wasserstein Loss for Generative Adversarial Networks
https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-wasserstein-loss-for-generative-adversarial-networks/
292 956
Simple Deep Q Network w/Pytorch: https://youtu.be/UlJzzLYgYoE
Reinforcement Learning Crash Course: https://youtu.be/sOiNMW8k4T0
Policy Gradients w/Tensorflow: https://youtu.be/UT9pQjVhcaU
Deep Q Learning w/Tensorflow https://youtu.be/3Ggq_zoRGP4
Code Your Own RL Environments https://youtu.be/vmrqpHldAQ0
How to Spec a Deep Learning PC: https://youtu.be/xsnVlMWQj8o
Deep Q Learning w/ Pytorch: https://youtu.be/RfNxXlO6BiA
Machine Learning Freelancing https://youtu.be/6M04ZTLE_O4
Code from video: https://github.com/philtabor/Youtube-Code-Repository
292 956
Learning to learn with quantum neural networks via classical neural networks
https://arxiv.org/abs/1907.05415
292 956
An implementation of the BERT-DST: Scalable End-to-End Dialogue State Tracking with Bidirectional Encoder Representations from Transformer (Interspeech 2019)
Article: https://arxiv.org/pdf/1907.03040.pdf
Github: https://github.com/guanlinchao/bert-dst
292 956
How to Code the GAN Training Algorithm and Loss Functions
https://machinelearningmastery.com/how-to-code-the-generative-adversarial-network-training-algorithm-and-loss-functions/
292 956
Multilingual Universal Sentence Encoder for Semantic Retrieval
http://ai.googleblog.com/2019/07/multilingual-universal-sentence-encoder.html
292 956
TRFL a library of reinforcement learning building blocks By the Research Engineering team at DeepMind:
https://github.com/deepmind/trfl
292 956
Advancing Semi-supervised Learning with Unsupervised Data Augmentation
http://ai.googleblog.com/2019/07/advancing-semi-supervised-learning-with.html
292 956
A Tour of Generative Adversarial Network Models
https://machinelearningmastery.com/tour-of-generative-adversarial-network-models/
292 956
Bayesian deep learning with hierarchical prior: Predictions from limited and noisy data
Article: https://arxiv.org/abs/1907.04240
PDF: https://arxiv.org/pdf/1907.04240.pdf
292 956
Predicting the Generalization Gap in Deep Neural Networks
http://ai.googleblog.com/2019/07/predicting-generalization-gap-in-deep.html
292 956
How to Identify and Diagnose GAN Failure Modes
https://machinelearningmastery.com/practical-guide-to-gan-failure-modes/
292 956
Rank-consistent Ordinal Regression for Neural Networks
Article: https://arxiv.org/abs/1901.07884
PyTorch: https://github.com/Raschka-research-group/coral-cnn
292 956
Literature of Deep Learning for Graphs
This is a paper list about deep learning for graphs.
https://github.com/DeepGraphLearning/LiteratureDL4Graph
292 956
Check the data science channel there you will find a lot of articles, links and advanced researches .
Join and learn hot topics of data science @opendatascience
292 956
How to Develop a Conditional GAN (cGAN) From Scratch
Generative Adversarial Networks, or GANs, are an architecture for training generative models, such as deep convolutional neural networks for generating images.
