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 293 167 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 293 167 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.
293 167
المشتركون
-13124 ساعات
-1 4647 أيام
-6 36630 أيام
أرشيف المشاركات
293 161
🔥AI For Everyone Free course from Andrew Ng
In this course, you will learn:
- The meaning behind common AI terminology, including neural networks, machine learning, deep learning, and data science
- What AI realistically can--and cannot--do
- How to spot opportunities to apply AI to problems in your own organization
- What it feels like to build machine learning and data science projects
- How to work with an AI team and build an AI strategy in your company
- How to navigate ethical and societal discussions surrounding AI
https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone
293 161
Создай модель машинного обучения с нуля на бесплатном интенсиве!
Ссылка для регистрации 🔜 https://clc.to/XaaVUQ
✔️ Настроим среду и проведем экспресс-введение в Python.
✔️ Построим модель от начала до конца и оценим ее качество.
✔️ Проведем ревью работ участников.
Стань одним из лучших и получи грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
293 161
How to Implement the Inception Score (IS) for Evaluating GANs
https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-the-inception-score-from-scratch-for-evaluating-generated-images/
293 161
This is an attempt to modify Dive into Deep Learning, Berkeley STAT 157 (Spring 2019) textbook's code into PyTorch.
https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch
293 161
Exploring Weight Agnostic Neural Networks
article: http://ai.googleblog.com/2019/08/exploring-weight-agnostic-neural.html
habr: https://habr.com/ru/post/465369/
293 161
Bi-Tempered Logistic Loss for Training Neural Nets with Noisy Data
http://ai.googleblog.com/2019/08/bi-tempered-logistic-loss-for-training.html
293 161
TensorFlow with Apache Arrow Datasets
Apache Arrow enables the means for high-performance data exchange with TensorFlow that is both standardized and optimized for analytics and machine learning.
https://medium.com/tensorflow/tensorflow-with-apache-arrow-datasets-cdbcfe80a59f
Also TensorFlow 2.0 Release Candidate:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0-rc0
293 161
Deep Learning for Content Creation Tutorial
https://nvlabs.github.io/dl-for-content-creation/
293 161
Deep Learning Illustrated: Building Natural Language Processing Models
https://blog.dominodatalab.com/deep-learning-illustrated-building-natural-language-processing-models/
293 161
Data Visualization Curriculum
A data visualization curriculum of interactive notebooks, using Vega-Lite and Altair.
https://github.com/uwdata/visualization-curriculum
293 161
Ludwig is a toolbox built on top of TensorFlow that allows to train and test deep learning models without the need to write code.
https://github.com/uber/ludwig
293 161
Turbo, An Improved Rainbow Colormap for Visualization
http://ai.googleblog.com/2019/08/turbo-improved-rainbow-colormap-for.html
293 161
🔥New models in 17 and 100 languages XLM/mBERT pytorch
LM supports multi-GPU and multi-node training
https://github.com/facebookresearch/XLM#pretrained-cross-lingual-language-models
293 161
On-Device, Real-Time Hand Tracking with MediaPipe
http://ai.googleblog.com/2019/08/on-device-real-time-hand-tracking-with.html
293 161
A Gentle Introduction to StyleGAN the Style Generative Adversarial Network
https://machinelearningmastery.com/introduction-to-style-generative-adversarial-network-stylegan/
293 161
Using The Super-Resolution Convolutional Neural Network for Image Restoration
https://medium.com/datadriveninvestor/using-the-super-resolution-convolutional-neural-network-for-image-restoration-ff1e8420d846
293 161
Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure
Code: https://github.com/jason9693/MusicTransformer-tensorflow2.0
Article: https://arxiv.org/abs/1809.04281
293 161
ai ,machine learning
• 1146 leaderboards
• 1223 tasks
• 1105 datasets
• 14779 papers with code
https://paperswithcode.com/sota
293 161
Joint Speech Recognition and Speaker Diarization via Sequence Transduction
http://ai.googleblog.com/2019/08/joint-speech-recognition-and-speaker.html
