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 293 260 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 293 260 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.
293 260
المشتركون
-13124 ساعات
-1 4647 أيام
-6 36630 أيام
أرشيف المشاركات
293 272
Introducing Hypothesis GU Funcs, an Open Source Python Package for Unit Testing
https://eng.uber.com/hypothesis-gu-funcs-unit-testing/
Hypothesis General Universal Function Documentation
https://hypothesis-gufunc.readthedocs.io/en/latest/
293 272
RecSim: A Configurable Simulation Platform for Recommender Systems
https://ai.googleblog.com/2019/11/recsim-configurable-simulation-platform.html
article: https://arxiv.org/abs/1909.04847
github: https://github.com/google-research/recsim
293 272
DeepFovea: Using deep learning for foveated reconstruction in AR/VR
https://ai.facebook.com/blog/deepfovea-using-deep-learning-for-foveated-reconstruction-in-ar-vr/
code: https://github.com/facebookresearch/DeepFovea
full paper: https://research.fb.com/publications/deepfovea-neural-reconstruction-for-foveated-rendering-and-video-compression-using-learned-statistics-of-natural-videos/
@ai_machinelearning_big_data
293 272
What Does Stochastic Mean in Machine Learning?
https://machinelearningmastery.com/stochastic-in-machine-learning/
293 272
How to Connect Model Input Data With Predictions for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/how-to-connect-model-input-data-with-predictions-for-machine-learning/
293 272
Sharing our Experience Upgrading OpenNMT to TensorFlow 2.0
https://blog.tensorflow.org/2019/11/our-experience-upgrading-OpenNMT-to-TensorFlow.html
code: https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-tf
OpenNMT: http://opennmt.net/
293 272
Sberbank's subsidiary Cloud Technologies (provides cloud services under the SberCloud brand) showed the most powerful russian supercomputer Christofari.
Power of the supercomputer is 6.67 penaflops (about 6.7 quadrillion operations per second). So Christofari be in the TOP-30 of the world rating.Access will be available for all AI Cloud subscribers. The cost of usage per min on a full power - 5750 RUB (about $90).
293 272
Research Guide: Pruning Techniques for Neural Networks
https://heartbeat.fritz.ai/research-guide-pruning-techniques-for-neural-networks-d9b8440ab10d
293 272
Introducing the Next Generation of On-Device Vision Models: MobileNetV3 and MobileNetEdgeTPU
http://ai.googleblog.com/2019/11/introducing-next-generation-on-device.html
293 272
Sparse Networks from Scratch: Faster Training without Losing Performance
https://arxiv.org/abs/1907.04840
https://timdettmers.com/2019/07/11/sparse-networks-from-scratch/
Sparse Learning Library and Sparse Momentum Resources
https://github.com/TimDettmers/sparse_learning
293 272
How to Save a NumPy Array to File for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/how-to-save-a-numpy-array-to-file-for-machine-learning/
293 272
Green AI vs Red AI
https://arxiv.org/abs/1907.10597
Tackling Climate Change with Machine Learning
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/da30mv/r_tackling_climate_change_with_machine_learning/
293 272
A Multimodal Language Dataset for Understanding Humor
article: https://arxiv.org/pdf/1904.06618.pdf
dataset: https://github.com/ROC-HCI/UR-FUNNY
293 272
14 Different Types of Learning in Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/types-of-learning-in-machine-learning/
293 272
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
293 272
A Gentle Introduction to Maximum a Posteriori (MAP) for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/maximum-a-posteriori-estimation/
293 272
This project is adapted from the original Dive Into Deep Learning book
https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch
