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
293 155
Synthetic Celebrity Faces at 128x128 Resolution After Tuning Generated by the Progressive Growing GAN
How to Train a Progressive Growing GAN in Keras for Synthesizing Faces
https://machinelearningmastery.com/how-to-train-a-progressive-growing-gan-in-keras-for-synthesizing-faces/
293 155
Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта!
У вас уже есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python? Повысьте компетенции и получите практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей!
В SkillFactory открыт новый набор на курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/6onwXA разработанный при поддержке NVIDIA Corporation.
Проекты, над которыми вы будете работать, включают:
● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр;
● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов;
● разработку нейросетевого чат-бота;
● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN;
● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма.
Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.
🔥 Жаркая новость: супер-скидки Августа -30%, узнайте подробности: https://clc.to/6onwXA
293 155
Awesome Machine Learning
A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language).
libraries: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning
books: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md
293 155
How technology impacts the way of producing and consuming food at AGRO & TECH conference by Sistema_VC
Founders of startups from the UK, the Netherlands and Russia will talk about how AI provides people with better nutrition and globally helps fighting hunger. You will learn how agriculture and tech interact and network with startup founders, innovation managers, investors and the media in the industry.
Place: Moscow, Kollektiv Space, Bol'shoy Znamenskiy 2s3, metro Kropotkinskaya
Date: August 21st, 6 pm
Register free: https://is.gd/JgvmUA
293 155
How vFlat used the TFLite GPU delegate for real time inference to scan books
https://medium.com/tensorflow/how-vflat-used-the-tflite-gpu-delegate-for-real-time-inference-to-scan-books-df3bb86a4eb7
293 155
New advances in natural language processing to better connect people
https://ai.facebook.com/blog/new-advances-in-natural-language-processing-to-better-connect-people
293 155
VisualBERT: A Simple and Performant Baseline for Vision and Language
https://arxiv.org/abs/1908.03557
293 155
How to Implement Progressive Growing GAN Models in Keras
https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-progressive-growing-gan-models-in-keras/
293 155
Project Euphonia’s Personalized Speech Recognition for Non-Standard Speech
http://ai.googleblog.com/2019/08/project-euphonias-personalized-speech.html
293 155
Collaborative Multi-Agent Dialogue Model Training Via Reinforcement Learning
https://eng.uber.com/research/collaborative-multi-agent-dialogue-model-training-via-reinforcement-learning/
article: https://arxiv.org/pdf/1907.05507.pdf
293 155
The Best of AI: New Articles Published This Month (July 2019)
https://blog.sicara.com/07-2019-best-ai-new-articles-this-month-3e1fa3f6c321
293 155
New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation
Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodies in Seismic Images:
SOTA (1st place) at TGS Salt Identification Challenge.
Github: https://github.com/ybabakhin/kaggle_salt_bes_phalanx
ArXiV: https://arxiv.org/abs/1904.04445
#GCPR2019 #Segmentation #CV
293 155
A Gentle Introduction to the Progressive Growing GAN
https://machinelearningmastery.com/introduction-to-progressive-growing-generative-adversarial-networks/
293 155
A new model for word embeddings that are resilient to misspellings
https://ai.facebook.com/blog/-a-new-model-for-word-embeddings-that-are-resilient-to-misspellings-/
https://github.com/facebookresearch/moe?fbclid=IwAR3pCHx4-8oWTqgYqUnKHxcVWdDzPuOVTL0sTidyDBX9J7UPt2HcWxRG9AA
293 155
NeuPDE: Neural Network Based Ordinary and Partial Differential Equations for Modeling Time-Dependent Data
https://arxiv.org/abs/1908.03190
293 155
How to Develop a CycleGAN for Image-to-Image Translation with Keras
https://machinelearningmastery.com/cyclegan-tutorial-with-keras/
293 155
Interpreting Latent Space of GANs for Semantic Face Editing
https://shenyujun.github.io/InterFaceGAN/
code: https://github.com/ShenYujun/InterFaceGAN.git
