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 282 التكنولوجيات والتطبيقات328...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 292 839 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 282 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 839 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.

292 839

المشتركون

-18724 ساعات

-1 3257 أيام

-6 31430 أيام

21 579

عرض المشاهدات

~ 15 97924 ساعات

~ 17 85348 ساعات

7.37%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

292 820

Задача по #DataScience от QIWI. Наверняка вы знаете, что такое Терминалы QIWI. Они позволяют совершить оплату в пользу более чем двух тысяч провайдеров. Сейчас пользователи мало платят через терминалы, не знают или не помнят, что их услугу можно оплатить на терминале. QIWI ищет команду, которая сможет доработать (уже реализованный) механизм, рекомендующий плательщику дополнительный платёж. Нужно научиться определять наиболее уместных провайдеров для данного терминала, исходя из его локации и частоты оплачиваемых провайдеров. На реализацию QIWI выделяет 3 млн.рублей и 5 месяцев. Задача подробно описана на сайте (видео + текст) — universe.qiwi.com Заявки от команд до 19 мая. Вопросы все можно задать в @QU_product_hub

292 820

How to Develop a Deep Convolutional Neural Network From Scratch for Fashion MNIST Clothing Classification https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-cnn-from-scratch-for-fashion-mnist-clothing-classification/

292 820

Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation Article.: https://arxiv.org/abs/1806.01260 Github: https://github.com/nianticlabs/monodepth2

292 820

Using Transfer Learning for NLP with Small Data https://blog.insightdatascience.com/using-transfer-learning-for-nlp-with-small-data-71e10baf99a6

292 820

Announcing Open Images V5 and the ICCV 2019 Open Images Challenge http://ai.googleblog.com/2019/05/announcing-open-images-v5-and-iccv-2019.html

292 820

Искусственный интеллект на примере простой игры. Часть 2 https://habr.com/ru/post/451070/

292 820

How to Develop a Convolutional Neural Network From Scratch for MNIST Handwritten Digit Classification https://machinelearningmastery.com/blog/

292 820

Google at ICLR 2019 http://ai.googleblog.com/2019/05/google-at-iclr-2019.html

292 820

Github Autocompletion with Machine Learning https://towardsdatascience.com/github-autocompletion-with-machine-learning-a833cb90983e

292 820

Огромный открытый датасет русской речи https://habr.com/ru/post/450760/

292 820

How to Visualize Filters and Feature Maps in Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-visualize-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks/

292 820

Billion-scale semi-supervised learning for image classification" Weakly-supervised pre-training + semi-supervised pre-training + distillation + transfer/fine-tuning =81.2% twith ResNet-50, 84.8% with ResNeXt-101-32x16, top-1 accuracy on ImageNet. article: https://arxiv.org/abs/1905.00546 announce : https://www.facebook.com/i.zeki.yalniz/posts/10157311492509962

292 820

Reinforcement Learning, Fast and Slow https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(19)30061-0

292 820

Best Practices for Preparing and Augmenting Image Data for Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/best-practices-for-preparing-and-augmenting-image-data-for-convolutional-neural-networks/

292 820

Announcing Google-Landmarks-v2: An Improved Dataset for Landmark Recognition & Retrieval http://ai.googleblog.com/2019/05/announcing-google-landmarks-v2-improved.html

292 820

BoTorch is a library for Bayesian Optimization built on PyTorch. Facebook open-sources Ax and BoTorch to simplify AI model optimization github: https://github.com/pytorch/botorch description: https://techcrunch.com/2019/05/01/facebook-open-sources-ax-and-botorch-to-simplify-ai-model-optimization/

292 820

Ensemble methods: bagging, boosting and stacking https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-and-stacking-c9214a10a205

292 820

Real-Time Patch-Based Stylization of Portraits Using Generative Adversarial Network http://dcgi.fel.cvut.cz/home/sykorad/facestyleGAN.html

292 820

Пошаговое руководство по созданию голосового помощника с Python https://habr.com/ru/post/450224/

292 820

A Gentle Introduction to the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) https://machinelearningmastery.com/introduction-to-the-imagenet-large-scale-visual-recognition-challenge-ilsvrc/