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 278 التكنولوجيات والتطبيقات328...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 292 964 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

21 579

عرض المشاهدات

~ 15 97924 ساعات

~ 17 85348 ساعات

7.37%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

292 918

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

292 918

Machine Learning Free Course with TensorFlow APIs by Google https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

292 918

Adapters: A Compact and Extensible Transfer Learning Method for NLP https://medium.com/dair-ai/adapters-a-compact-and-extensible-transfer-learning-method-for-nlp-6d18c2399f62

292 918

We Can All Become Video Game Characters With This AI Video: https://www.youtube.com/watch?v=Y73iUAh56iI Paper: https://arxiv.org/abs/1904.08379

292 918

Создай первую модель машинного обучения за 3 дня! С 24 по 26 июня в 11:00 пройдет бесплатный интенсив по Data Science. Ссылка для регистрации 🔜 https://clc.to/isp30Q 🤖 С нуля создадим модель машинного обучения на Python и научим ее предсказывать курс доллара. 🎁 Участники с лучшими работами получат по 30 000 рублей. Будущее — за искусственным интеллектом!

292 918

The 2019 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Best Papers https://syncedreview.com/2019/06/18/cvpr-2019-attracts-9k-attendees-best-papers-announced-imagenet-honoured-10-years-later/

292 918

Stand-Alone Self-Attention in Vision Models Paper: https://arxiv.org/abs/1906.05909

292 918

How to Implement GAN Hacks to Train Stable Generative Adversarial Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-code-generative-adversarial-network-hacks/

292 918

Artificial Intelligence In Healthcare | Examples Of AI In Healthcare https://www.youtube.com/watch?v=j6EB9HO6acE

292 918

Tips for Training Stable Generative Adversarial Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-train-stable-generative-adversarial-networks/

292 918

A collection of various deep learning architectures, models, and tips https://github.com/rasbt/deeplearning-models

292 918

Bayesian Deep Learning Benchmarks https://github.com/OATML/bdl-benchmarks

292 918

Weight Agnostic Neural Networks https://weightagnostic.github.io/

292 918

Google at CVPR 2019 http://ai.googleblog.com/2019/06/google-at-cvpr-2019.html

292 918

Robustness beyond Security: Computer Vision Applications http://gradientscience.org/robust_apps/

292 918

A Gentle Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) https://machinelearningmastery.com/what-are-generative-adversarial-networks-gans/

292 918

Как мы создали систему оповещения о ядерной угрозе https://habr.com/ru/post/452356/

292 918

Language, trees, and geometry in neural networks https://pair-code.github.io/interpretability/bert-tree/

292 918

Applying AutoML to Transformer Architectures http://ai.googleblog.com/2019/06/applying-automl-to-transformer.html

292 918

18 Impressive Applications of Generative Adversarial Networks (GANs) A Generative Adversarial Network, or GAN, is a type of neural network architecture for generative modeling