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 292 839 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 282 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 839 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.
292 839
المشتركون
-18724 ساعات
-1 3257 أيام
-6 31430 أيام
أرشيف المشاركات
292 793
Automating Optimization of Quantized Deep Learning Models on CUDA
https://tvm.ai/2019/04/29/opt-cuda-quantized.html
292 793
Five Machine Learning Paradoxes that will Change the Way You Think About Data
https://towardsdatascience.com/five-machine-learning-paradoxes-that-will-change-the-way-you-think-about-data-e100be5620d7
292 793
Создаем с нуля собственную нейронную сеть на Python
https://habr.com/ru/company/mailru/blog/449416/
292 793
Announcing the 6th Fine-Grained Visual Categorization Workshop
http://ai.googleblog.com/2019/04/announcing-6th-fine-grained-visual.html
292 793
A Gentle Introduction to 1×1 Convolutions to Reduce the Complexity of Convolutional Neural Networks
https://machinelearningmastery.com/introduction-to-1x1-convolutions-to-reduce-the-complexity-of-convolutional-neural-networks/
292 793
A pytorch-toolbelt is a Python library with a set of bells and whistles for PyTorch for fast R&D prototyping and Kaggle farming
https://github.com/BloodAxe/pytorch-toolbelt
292 793
How to Start Competing on Kaggle
https://towardsdatascience.com/how-to-begin-competing-on-kaggle-bd9b5f32dbbc
292 793
How to Implement VGG, Inception and ResNet Modules for Convolutional Neural Networks from Scratch
https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-major-architecture-innovations-for-convolutional-neural-networks/
292 793
MuseNet deep neural network that can generate 4-minute musical compositions with 10 different instruments
https://openai.com/blog/musenet/
292 793
Hyperparameter optimization in python. Part 1: Scikit-Optimize.
https://towardsdatascience.com/hyperparameter-optimization-in-python-part-1-scikit-optimize-754e485d24fe
292 793
Evaluating the Unsupervised Learning of Disentangled Representations
http://ai.googleblog.com/2019/04/evaluating-unsupervised-learning-of.html
292 793
Увеличение видео 1080P до 4К, или Как я научился не волноваться и полюбил апскейл с помощью нейросетей
https://habr.com/ru/post/446032/
292 793
Architectural Innovations in Convolutional Neural Networks for Image Classification
https://machinelearningmastery.com/review-of-architectural-innovations-for-convolutional-neural-networks-for-image-classification/
292 793
10 Practical Tips for the Successful Adoption of Your Machine Learning Products
https://medium.com/omdena/10-practical-tips-for-the-successful-adoption-of-your-machine-learning-products-e68dd1b486c8
292 793
SpecAugment: A New Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition
http://ai.googleblog.com/2019/04/specaugment-new-data-augmentation.html
292 793
Сделайте своё резюме привлекательным для крупных Data Science-based компаний! Пройдите обучение на курсе "Математика и статистика для Data Science" и получите возможность уверенно решать нетиповые задачи и создавать собственные архитектуры.
В SkillFactory о математике и статистике расскажут понятно и доходчиво. Вы узнаете как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
Забронируйте место на курсе сегодня и получите скидку 20% → https://clck.ru/FhZeK
292 793
A Gentle Introduction to Pooling Layers for Convolutional Neural Networks
https://machinelearningmastery.com/pooling-layers-for-convolutional-neural-networks/
292 793
Почему при покупках в интернет-магазинах мы выбираем не то, что купили бы офлайн? Отчего в итоге многие товары приходится возвращать и как магазины могут с этим бороться?
Как ответить на эти вопросы при помощи различных методов анализа больших данных 24 апреля расскажет Дарья Дзябура (PhD Массачусетского технологического института, MIT), профессор Российской экономической школы – вуза №1 по версии Forbes.
Открытая лекция «Маркетинг: количественные исследования в цифровую эпоху» пройдет на английском языке с синхронным переводом на русский.
Когда: 24 апреля в 19:00
Где: Москва, Отель Марриотт Кортъярд, Вознесенский переулок, 7
Регистрация по ссылке:
http://bit.ly/2UniOcI
