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 281 التكنولوجيات والتطبيقات326...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 293 457 مشتركاً، محتلاً المرتبة 326 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 281 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 293 457 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 02 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 464، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -249، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.49‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.71‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 989 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 765 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 173.
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 03 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

293 457

المشتركون

-24924 ساعات

-1 5267 أيام

-6 46430 أيام

21 989

عرض المشاهدات

~ 16 76524 ساعات

~ 18 67648 ساعات

7.49%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

293 421

PyTorch framework for cryptographically secure random number generation, torchcsprng, now available https://pytorch.org/blog/torchcsprng-release-blog/

293 421

Уже в этот четверг в 19:00 (27 августа)🗓 состоится митап, на котором вы погрузитесь в загадочный мир интересов продвинутых экспертов, помимо Data Science: 👉 О чём с детства мечтал Евгений Виноградов, руководитель отдела разработки хранилищ данных (Яндекс.Деньги)? 👉 Чем занимается в свободное от работы время datascientist и алгоритмический трейдер Алекс Леков? 🔥Регистрация на Meetup здесь

293 421

Building a Neural Network to Predict Loan Risk https://tymick.me/blog/loan-risk-neural-network Github: https://github.com/tywmick/loan-risk-neural-network @ai_machinelearning_big_data

293 421

Introducing Semantic Reactor: Explore NLP in Google Sheets https://blog.tensorflow.org/2020/08/introducing-semantic-reactor-explore-nlp-sheets.html Code sample: https://github.com/google/making_with_ml/blob/master/semantic_ml/use_sample.js @ai_machinelearning_big_data

293 421

Facebook research at ECCV 2020 https://ai.facebook.com/blog/facebook-research-at-eccv-2020/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

@itlecture - канал с бесплатными обучающими видео-лекциями по IT и технологиям, а так же записями крупных конференций на различные IT тематики как для новичков, так и для опытных айтишников. Программирование, Искусственный Интеллект, DevOps, Clouds, Веб-Дизайн, Базы Данных и многое другое. ➡️ https://t.me/itlecture - Заходи и прокачай свои скиллы БЕСПЛАТНО с кучей крутых видосов.

293 421

📗 Forward from the 'Deep Learning for Coders' Book Post: https://www.fast.ai/2020/08/20/soumith-forward/ Free Book in Jupiter: https://github.com/fastai/fastbook/blob/master/01_intro.ipynb Github: https://github.com/fastai/fastbook @ai_machinelearning_big_data

293 421

Understanding Deep Learning on Controlled Noisy Labels https://ai.googleblog.com/2020/08/understanding-deep-learning-on.html Code: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/mentormix Dataset: https://google.github.io/controlled-noisy-web-labels/index.html @ai_machinelearning_big_data

293 421

PyTorch 1.6 now includes Stochastic Weight Averaging https://pytorch.org/blog/pytorch-1.6-now-includes-stochastic-weight-averaging/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

Content-Based Recommendation System using Word Embeddings https://www.kdnuggets.com/2020/08/content-based-recommendation-system-word-embeddings.html Code: https://github.com/sdhilip200/Content-Based-Recommendation---Good-Reads-data @ai_machinelearning_big_data

293 421

Efficient PyTorch I/O library for Large Datasets, Many Files, Many GPUs https://pytorch.org/blog/efficient-pytorch-io-library-for-large-datasets-many-files-many-gpus/ Github: https://github.com/tmbdev/webdataset Documentation: https://webdataset.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

🔥 Language Interpretability Tool Open-source platform for visualization and understanding of NLP models. Github: https://github.com/PAIR-code/lit Developer Guide: https://github.com/PAIR-code/lit/blob/main/docs/development.md Paper: https://arxiv.org/abs/2008.05122 Video: https://www.youtube.com/watch?v=j0OfBWFUqIE @ai_machinelearning_big_data

293 421

Guided Collaborative Training for Pixel-wise Semi-Supervised Learning Github: https://github.com/ZHKKKe/PixelSSL Paper: https://arxiv.org/abs/2008.05258 @ai_machinelearning_big_data

293 421

Plot a Decision Surface for Machine Learning Algorithms in Python https://machinelearningmastery.com/plot-a-decision-surface-for-machine-learning/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

TensorFlow Model Optimization Toolkit — Weight Clustering API https://blog.tensorflow.org/2020/08/tensorflow-model-optimization-toolkit-weight-clustering-api.html @ai_machinelearning_big_data

293 421

5 Machine Learning Regression Algorithms You Need to Know https://towardsdatascience.com/5-regression-algorithms-you-need-to-know-theory-implementation-37993382122d habr ru: https://habr.com/ru/company/mailru/blog/513842/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

LSTM in Machine Learning https://thecleverprogrammer.com/2020/08/11/lstm-in-machine-learning/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

Layerwise learning for Quantum Neural Networks Training strategy that addresses vanishing gradients in quantum neural networks (QNNs). https://blog.tensorflow.org/2020/08/layerwise-learning-for-quantum-neural-networks.html Quirk: a drag-and-drop quantum circuit simulator with nice visualizations: https://algassert.com/quirk Paper: https://arxiv.org/abs/2003.02989 Quantum Intuition:https://www.youtube.com/channel/UC-2knDbf4kzT3uzWo7iTJyw @ai_machinelearning_big_data

293 421

Question and Answer Test-Train Overlap in Open-Domain Question Answering Datasets Github: https://github.com/facebookresearch/QA-Overlap Paper: https://arxiv.org/abs/2008.02637 @ai_machinelearning_big_data

293 421

DeText: A Deep Neural Text Understanding Framework DeText can be applied to many tasks, including search & recommendation ranking, multi-class classification and query understanding tasks. Github: https://github.com/linkedin/detext Paper: https://arxiv.org/abs/2008.02460v1 @ai_machinelearning_big_data