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 290 التكنولوجيات والتطبيقات328...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 292 388 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 290 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 388 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 08 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 274، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -221، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.46‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.47‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 812 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 003 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 09 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

292 388

المشتركون

-22124 ساعات

-1 3547 أيام

-6 27430 أيام

21 812

عرض المشاهدات

~ 16 00324 ساعات

~ 17 78848 ساعات

7.46%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

292 392

Digit Recognizer - Introduction to Kaggle Competitions with Image Classification Task (0.995) https://towardsdatascience.com/digit-recognizer-introduction-to-kaggle-competitions-with-image-classification-task-0-995-268fa2b90e13

292 392

Attention, Dialogue, and Learning Reusable Patterns https://medium.com/rasa-blog/attention-dialogue-and-learning-reusable-patterns-5d6bd18ef9f0

292 392

Data Science for Real Transforming property management with advanced analytics and machine learning https://towardsdatascience.com/data-science-for-real-c09f088b6550

292 392

9 obscure Python libraries for data science https://opensource.com/article/18/11/python-libraries-data-science

292 392

No time to read AI research? We summarized top 2018 papers for you https://www.topbots.com/most-important-ai-research-papers-2018/

292 392

Making Your Neural Network Say “I Don’t Know” — Bayesian NNs using Pyro and PyTorch https://towardsdatascience.com/making-your-neural-network-say-i-dont-know-bayesian-nns-using-pyro-and-pytorch-b1c24e6ab8cd?source=collection_home---2------0---------------------

292 392

Обзор основных методов Deep Domain Adaptation https://habr.com/company/mailru/blog/429966/

292 392

How to Reduce Overfitting of a Deep Learning Model with Weight Regularization https://machinelearningmastery.com/how-to-reduce-overfitting-in-deep-learning-with-weight-regularization/

292 392

A Gentle Introduction to Weight Constraints to Reduce Generalization Error in Deep Learning https://machinelearningmastery.com/introduction-to-weight-constraints-to-reduce-generalization-error-in-deep-learning/

292 392

Gaussian Mixture Model clustering: how to select the number of components https://towardsdatascience.com/gaussian-mixture-model-clusterization-how-to-select-the-number-of-components-clusters-553bef45f6e4

292 392

Machine learning, meet quantum computing https://www.technologyreview.com/s/612435/machine-learning-meet-quantum-computing/

292 392

An easy introduction to unsupervised learning with 4 basic techniques https://towardsdatascience.com/an-easy-introduction-to-unsupervised-learning-with-4-basic-techniques-897cb81979fd

292 392

3D Visualization of NN layers with TensorSpace.js https://towardsdatascience.com/3d-visualization-of-nn-layers-with-tensorspace-js-7a8ef5440125

292 392

https://habr.com/company/ruvds/blog/429834/

292 392

A simple Machine Learning introduction https://towardsdatascience.com/a-simple-machine-learning-introduction-2f0f626966d7

292 392

Introduction to Natural Language Processing for Text https://towardsdatascience.com/introduction-to-natural-language-processing-for-text-df845750fb63

292 392

Universities with AI Programs https://ai-jobs.net/universities-with-ai-programs/

292 392

11 websites to find free, interesting datasets https://www.interviewqs.com/blog/free_online_data_sets

292 392

A Comprehensive Hands-on Guide to Transfer Learning with Real-World Applications in Deep Learning https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-hands-on-guide-to-transfer-learning-with-real-world-applications-in-deep-learning-212bf3b2f27a

292 392

What’s In a Face (CVPR in Review V) https://medium.com/neuromation-io-blog/whats-in-a-face-cvpr-in-review-v-3086f60e1f1c