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

“Deep learning” about transcription factor-DNA binding Using a convolutional neural network to measure transcription factor-DNA binding https://towardsdatascience.com/deep-learning-about-transcription-factor-dna-binding-1d9753eabcc2

How to get started with Python for Deep Learning and Data Science A step-by-step guide to setting up Python for a complete beginner https://medium.freecodecamp.org/how-to-get-started-with-python-for-deep-learning-and-data-science-3bed07f91a08

Exploring Neural Networks with Activation Atlases http://ai.googleblog.com/2019/03/exploring-neural-networks.html

Announcement: TensorFlow 2.0 Has Arrived! Few months ago I mentioned some of the exciting new features that will be included in TensorFlow 2.0. https://towardsdatascience.com/announcement-tensorflow-2-0-has-arrived-ee59283fd83a

Machine Learning A Probabilistic Perspective Kevin P. Murphy

Build your own Robust Deep Learning Environment in Minutes A guide to the less desirable aspects of deep learning environment configurations https://towardsdatascience.com/build-your-own-robust-deep-learning-environment-in-minutes-354cf140a5a6

A Gentle Introduction to Hypotheses in Machine Learning What is a Hypothesis in Machine Learning? https://machinelearningmastery.com/what-is-a-hypothesis-in-machine-learning/

Как можно упростить и ускорить вычисление нейронной сети прямого распространения https://habr.com/ru/hub/artificial_intelligence/

All the Steps to Build your first Image Classifier (with code) From creating datasets to testing your program accuracy https://medium.com/@artux51/all-the-steps-to-build-your-first-image-classifier-with-code-cf244b015799

Recurrent Neural Networks Remembering what’s important https://towardsdatascience.com/recurrent-neural-networks-d4642c9bc7ce

Работа с Big Data в «МегаФон» Директор по аналитике больших данных компании «МегаФон» рассказывает, как вырасти в профессионала в области big data и как именно работает с ними сотовый оператор. https://www.youtube.com/watch?v=C6zSSWoOUOw«МегаФон»

PyTorch Machine Learning Tutorial - Machine Learning with Python and PyTorch https://www.youtube.com/watch?v=TB-G1KqRb5o