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

292 388

Predicting Professional Players’ Chess Moves with Deep Learning https://towardsdatascience.com/predicting-professional-players-chess-moves-with-deep-learning-9de6e305109e?source=collection_home---4------0---------------------

292 388

PySyft PySyft is a Python library for secure, private Deep Learning. PySyft decouples private data from model training, using Multi-Party Computation (MPC) within PyTorch. https://github.com/OpenMined/PySyft

292 388

How to train Neural Network faster with optimizers? https://towardsdatascience.com/how-to-train-neural-network-faster-with-optimizers-d297730b3713

292 388

Driving Computer Vision with Deep Learning https://wayve.ai/blog/2018/10/8/vision-for-driving-with-deep-learning

292 388

Kaggle Competition — Image Classification How to build a CNN model that can predict the classification of the input images using transfer learning https://towardsdatascience.com/kaggle-competition-image-classification-676dee6c0f23

292 388

https://habr.com/company/piter/blog/429358/

292 388

Artificial Intelligence meets Art: Neural Transfer Style https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-meets-art-neural-transfer-style-50e1c07aa7f7

292 388

Using 3D visualizations to tune hyperparameters in ML models https://towardsdatascience.com/using-3d-visualizations-to-tune-hyperparameters-of-ml-models-with-python-ba2885eab2e9

292 388

PyTorch implementation of Google AI's BERT model with a script to load Google's pre-trained models https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

292 388

Representation Power of Neural Networks https://towardsdatascience.com/representation-power-of-neural-networks-8e99a383586

292 388

The MAME RL Algorithm Training Toolkit This Python library has the to potential to train your reinforcement learning algorithm on almost any arcade game. It is currently available on Linux systems and works as a wrapper around MAME. The toolkit allows your algorithm to step through gameplay while recieving the frame data and internal memory address values for tracking the games state, along with sending actions to interact with the game. https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkit

292 388

Дорисовывание лиц с помощью машинного обучения https://habr.com/post/428756/

292 388

Building client routing / semantic search and clustering arbitrary external corpuses at Profi.ru https://habr.com/post/428674/

292 388

https://habr.com/company/yandex/blog/428700/

292 388

Applying Machine Learning to classify an unsupervised text document https://towardsdatascience.com/applying-machine-learning-to-classify-an-unsupervised-text-document-e7bb6265f52

292 388

Facebook open sourced Horizon, an end-to-end applied reinforcement learning platform built on #PyTorch 1.0. Horizon uses RL to optimize systems in large-scale production environments and we're excited to make it accessible to anyone using #RL at scale. https://code.fb.com/ml-applications/horizon/

292 388

Semantic Segmentation of Seismic Reflection Images https://nikolasent.github.io/deeplearning/competitions/2018/10/24/Semantic-Segmentation-of-Seismic-Reflection-Images.html

292 388

Introducing AdaNet: Fast and Flexible AutoML with Learning Guarantees https://ai.googleblog.com/2018/10/introducing-adanet-fast-and-flexible.html

292 388

https://habr.com/company/hh/blog/427477/

292 388

BMW Machine Learning Weekly — Week 02 https://towardsdatascience.com/bmw-machine-learning-weekly-week-02-229404823b19