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 292 964 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 278 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 964 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.
292 964
المشتركون
-18724 ساعات
-1 3257 أيام
-6 31430 أيام
أرشيف المشاركات
292 941
PyTorchPipe
PyTorchPipe (PTP) is a component-oriented framework that facilitates development of computational multi-modal pipelines and comparison of diverse neural network-based models.
https://github.com/IBM/pytorchpipe
292 941
Everything you need to know about TensorFlow 2.0
Keras-APIs, SavedModels, TensorBoard, Keras-Tuner and more.
https://hackernoon.com/everything-you-need-to-know-about-tensorflow-2-0-b0856960c074
292 941
Facebook is open-sourcing DLRM — a state-of-the-art deep learning recommendation model to help AI researchers and the systems and hardware community develop new, more efficient ways to work with categorical data.
fb: https://ai.facebook.com/blog/dlrm-an-advanced-open-source-deep-learning-recommendation-model/
link: https://arxiv.org/abs/1906.03109
292 941
Plot of Randomly Generated Faces Using the Loaded GAN Model
How to Explore the GAN Latent Space When Generating Faces
https://machinelearningmastery.com/how-to-interpolate-and-perform-vector-arithmetic-with-faces-using-a-generative-adversarial-network/
292 941
An Introduction to Super Resolution using Deep Learning
https://medium.com/beyondminds/an-introduction-to-super-resolution-using-deep-learning-f60aff9a499d
292 941
МегаФон запускает «Фабрику микросервисов» - «завод» по разработке и внедрению новых технологических решений на базе микросервисной архитектуры.
Фабрика базируется в Нижнем Новгороде и будет работать по гибким методологиям Agile, по принципу кросс-функциональных DevOps команд.
В распоряжении «фабрикантов» будут самые передовые инструменты разработки и CI/CD и современный технологический стек.
Стань частью сообщества разработчиков всей группы компаний (Yota, МегаФон, МегаЛабс, NetByNet) – создавай общие инструменты и обменивайся лучшими практиками.
Компания ищет:
Senior/Middle Java Developer - https://job.megafon.ru/vacancy/seniormiddle-java-developer-fabrika-mikroservisov
Quality Assurance engineer - https://job.megafon.ru/vacancy/quality-assurance-engineer-fabrika-mikroservisov
Python Developer - https://job.megafon.ru/vacancy/python-developer-fabrika-mikroservisov
Junior Java Developer - https://job.megafon.ru/vacancy/junior-java-developer-fabrika-mikroservisov
DevOps engineer - https://job.megafon.ru/vacancy/devops-engineer-fabrika-mikroservisov
Системный аналитик - https://job.megafon.ru/vacancy/sistemnyy-analitik-fabrika-mikroservisov
292 941
How to Develop a GAN for Generating Small Color Photographs of Objects
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-generative-adversarial-network-for-a-cifar-10-small-object-photographs-from-scratch/
292 941
FREE COURSE Intro to TensorFlow for Deep Learning
This course is a practical approach to deep learning for software developers
https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187
292 941
How to Develop a GAN for Generating Handwritten Digits
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-generative-adversarial-network-for-an-mnist-handwritten-digits-from-scratch-in-keras/
292 941
Announcing the YouTube-8M Segments Dataset
http://ai.googleblog.com/2019/06/announcing-youtube-8m-segments-dataset.html
292 941
Predicting Bus Delays with Machine Learning
http://ai.googleblog.com/2019/06/predicting-bus-delays-with-machine.html
292 941
Data Augmentation Strategies for Object Detection
Article: https://arxiv.org/abs/1906.11172
GIthub: https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection
292 941
Boosting Machine Learning Tutorial | Gradient Boosting, XGBoost
https://www.youtube.com/watch?v=kho6oANGu_A
292 941
Innovations in Graph Representation Learning
http://ai.googleblog.com/2019/06/innovations-in-graph-representation.html
292 941
TensorFlow in Practice Specialization
Best practices for TensorFlow, a popular open-source machine learning framework to train a neural network for a computer vision applications
292 941
Используйте силу machine learning для задач бизнеса!
У вас уже есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python? Повысьте компененции и получите практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей!
В SkillFactory открыт новый набор на курс "Deep Learning и нейронные сети", разработанный при поддержке NVIDIA Corporation.
Проекты, над которыми вы будете работать, включают:
● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр;
● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов;
● разработку нейросетевого чат-бота;
● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN;
● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма.
Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.
Ознакомьтесь с программой → https://clc.to/-Pihsw
Успейте забронировать место на курсе со скидкой 20%
292 941
A Gentle Introduction to Upsampling and Transpose Convolution Layers for GANs
Generative Adversarial Networks, or GANs, are an architecture for training generative models, such as deep convolutional neural networks for generating images
