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 291 التكنولوجيات والتطبيقات328...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning

تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 292 747 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 291 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 292 747 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 07 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 317، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -209، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.45‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.46‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 817 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 15 977 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 160.
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 08 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

292 747

المشتركون

-20924 ساعات

-1 3687 أيام

-6 31730 أيام

21 817

عرض المشاهدات

~ 15 97724 ساعات

~ 17 79548 ساعات

7.45%

معدل المشاركة

~ 6

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

292 713

PlotNeuralNet https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

292 713

DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning https://www.nature.com/articles/s41598-018-38343-3

292 713

Реализация моделей seq2seq в Tensorflow https://habr.com/ru/post/440472/

292 713

Convolutional Neural Nets in PyTorch https://blog.algorithmia.com/convolutional-neural-nets-in-pytorch/

292 713

GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image https://github.com/albertpumarola/GANimation

292 713

Introducing PlaNet: A Deep Planning Network for Reinforcement Learning https://ai.googleblog.com/2019/02/introducing-planet-deep-planning.html

292 713

How Should Self-Driving Cars Choose Who Not to Kill? https://medium.com/@MORGANMEAKER/how-should-self-driving-cars-choose-who-not-to-kill-442f2a5a1b59?source=topic_page---------------------------20

292 713

Russian AI Cup 2018, история 9 места https://habr.com/ru/post/440574/

292 713

Image Segmentation using Python’s scikit-image module https://towardsdatascience.com/image-segmentation-using-pythons-scikit-image-module-533a61ecc980

292 713

Box Convolution Layer for ConvNets This is a PyTorch implementation of the box convolution layer as introduced in the 2018 NeurIPS paper: https://github.com/shrubb/box-convolutions

292 713

What To Optimize for? Loss Function Cheat Sheet https://medium.com/@urimerhav/what-to-optimize-for-loss-function-cheat-sheet-5fc8b1339939

292 713

Nature Machine Intelligence

292 713

Introduction to gradient boosting on decision trees with Catboost Today I would like to share my experience with open source machine learning library, based on gradient boosting on decision trees, developed by Russian search engine company — Yandex. https://towardsdatascience.com/introduction-to-gradient-boosting-on-decision-trees-with-catboost-d511a9ccbd14

292 713

The Ancient Secrets of Computer Vision University of Washington. Free course This class is a general introduction to computer vision. It covers standard techniques in image processing like filtering, edge detection, stereo, flow, etc. , as well as newer, machine-learning based computer vision. https://pjreddie.com/courses/computer-vision/

292 713

Predict malignancy in cancer tumors with your own neural network https://towardsdatascience.com/predict-malignancy-in-breast-cancer-tumors-with-your-own-neural-network-and-the-wisconsin-dataset-76271a05e941?source=collection_home---4------0---------------------

292 713

A Simple Baseline for Bayesian Deep Learning https://github.com/wjmaddox/swa_gaussian

292 713

Deep Generative Modeling https://www.youtube.com/watch?v=yFBFl1cLYx8

292 713

A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-introduction-to-different-types-of-convolutions-in-deep-learning-669281e58215

292 713

Автономная езда по тротуару посредством OpenCV и Tensorflow https://habr.com/ru/post/439928/

292 713

Reflections on the State of AI: 2018 https://medium.com/evolution-one/reflections-on-the-state-of-ai-2018-46504e25263d?source=topic_page---------4------------------1