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

الشبكة:Machinelearning روسيا1 276 التكنولوجيات والتطبيقات326...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 293 167 مشتركاً، محتلاً المرتبة 326 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 276 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 293 167 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 366، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -131، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.35‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.62‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 569 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 480 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 168.
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 05 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

293 167

المشتركون

-13124 ساعات

-1 4647 أيام

-6 36630 أيام

21 569

عرض المشاهدات

~ 16 48024 ساعات

~ 18 29048 ساعات

7.35%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

293 172

17th September In Moscow MegaFon office will host another meetup. Speakers from Mail.Ru, Altinity, Couchbase and MegaFon will talk about Statefull in Kubernetes. Free admission. For details and registration : https://pao-megafon--org.timepad.ru/event/1056036/

293 172

Learning Cross-Modal Temporal Representations from Unlabeled Videos http://ai.googleblog.com/2019/09/learning-cross-modal-temporal.html

293 172

Recursive Sketches for Modular Deep Learning http://ai.googleblog.com/2019/09/recursive-sketches-for-modular-deep.html

293 172

📝 The paper: Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features video: https://www.youtube.com/watch?v=AOZw1tgD8dA available here: http://gradientscience.org/adv/ article: https://distill.pub/2019/advex-bugs-discussion/

293 172

Assessing the Quality of Long-Form Synthesized Speech http://ai.googleblog.com/2019/09/assessing-quality-of-long-form.html

293 172

DeepMind's OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games. code: https://github.com/deepmind/open_spiel article: https://arxiv.org/abs/1908.09453

293 172

How to Develop and Evaluate Naive Classifier Strategies Using Probability https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-and-evaluate-naive-classifier-strategies-using-probability/

293 172

💬 Announcing Two New Natural Language Dialog Datasets https://ai.googleblog.com/2019/09/announcing-two-new-natural-language.html Coached Conversational Preference Elicitation A dataset consisting of 502 dialogs with 12,000 annotated utterances between a user and an assistant discussing movie preferences in natural language. https://ai.google/tools/datasets/coached-conversational-preference-elicitation Accessing the Taskmaster-1 dataset The full Taskmaster-1 dialog dataset has total 13,215 dialogs with 7708 written and 5507 spoken. https://storage.googleapis.com/dialog-data-corpus/TASKMASTER-1-2019/landing_page.html

293 172

Pytorch implementation of the paper "Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples» https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples https://github.com/richardaecn/class-balanced-loss

293 172

Introducing Neural Structured Learning in TensorFlow https://medium.com/tensorflow/introducing-neural-structured-learning-in-tensorflow-5a802efd7afd Neural Structured Learning: Training with Structured Signals Article: https://www.tensorflow.org/neural_structured_learning Code: https://github.com/tensorflow/neural-structured-learning

293 172

Giving Lens New Reading Capabilities in Google Go http://ai.googleblog.com/2019/09/giving-lens-new-reading-capabilities-in.html

293 172

A Gentle Introduction to Jensen’s Inequality https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-jensens-inequality/

293 172

Rules of Machine Learning by Google Best Practices for ML Engineering https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml/

293 172

Adapt or Get Left Behind: Domain Adaptation through BERT Language Model Finetuning for Aspect-Target Sentiment Classification https://arxiv.org/abs/1908.11860

293 172

A Gentle Introduction to Generative Adversarial Network Loss Functions https://machinelearningmastery.com/generative-adversarial-network-loss-functions/

293 172

📚 A practical approach to machine learning. GitHub : https://github.com/GokuMohandas/practicalAI

293 172

Тестим: профессия ML-разработчик 3 сентября в 19:00 Три человека разных профессий впервые напишут собственный сервис, основанный на машинном обучении. Вы тоже сможете. Присоединяйтесь: https://clc.to/85qbFg Как это устроено? — Эмиль Магеррамов, COO в EORA Data Lab и ведущий преподаватель специализации «Data Science» в SkillFactory — короткая видеолекция и инструкция по установке необходимых приложений для работы — час интенсива по Machine learning в режиме реального времени с преподавателем и другими студентами — ваш собственный сервис для определения спама, основанный на машинном обучении, уже к вечеру. Регистрируйтесь и попробуйте свои силы в Machine learning: https://clc.to/85qbFg

293 172

🔥Finally, AI-Based Painting is here! #GANPaint video: https://www.youtube.com/watch?v=IqHs_DkmDVo Semantic Photo Manipulation with a Generative Image Prior paper: http://ganpaint.io/

293 172

🚀 Introducing TF-GAN: A lightweight GAN library for TensorFlow 2.0 Tensorflow blog: https://medium.com/tensorflow/introducing-tf-gan-a-lightweight-gan-library-for-tensorflow-2-0-36d767e1abae Code: https://github.com/tensorflow/gan Free course: https://developers.google.com/machine-learning/gan/ Paper: https://arxiv.org/abs/1805.08318

293 172

PyTorch Examples A repository showcasing examples of using PyTorch https://github.com/pytorch/examples