Machine Learning | یادگیری ماشین
💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine Learning | یادگیری ماشین
تُعد قناة Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 34 155 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 022 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 964 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 34 155 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 12 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -171، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 0%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.82% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 0 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 646 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 13 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
ML Deep Learning NLP Transformers GenAI LLMها LLM Engineering Tools & Protocols Agent Engineering Multi-Agent Systems Production Capstone Projects⬅️ چیزی که برای من جذابه اینه که تأکیدش روی «از صفر ساختن» است. ✅ یعنی بهجای اینکه فقط PyTorch یا یک API آماده را استفاده کنی، اول چیزهایی مثل backprop، tokenizer، attention و agent loop را با منطق و کد خودت میسازی. بعد وقتی سراغ فریمورک میری، میفهمی زیر hood دقیقاً چه اتفاقی میافتد. 🤖 AI Engineering from Scratch 🤖 AI Engineering from Scratch 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
🛠 کارهایی که میتونه انجام بده: ▫️ اجرای چند Agent بهصورت موازی ▫️ جدا نگه داشتن هر Agent در workspace خودش ▫️ کار با git worktree ▫️ دیدن diffها و تغییرات ▫️ ویرایش کد داخل محیط خودش ▫️ اجرای روی Agentهای مختلف💻 Superset 💻 Superset 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
⏰ 170 ساعت | آموزش آنلاین و آفلاین ✅ امکان کارآموزی در گروه همراه اول ✅ امکان ثبتنام به صورت اقساطی🌐 لینک پیشثبتنام #رایگان: 🔗 https://l.hamrah.academy/wbv ⭐️ @Hamrah_Academy | آکادمی همراه اول
✅ هوش مصنوعی اصلاً خنگ نمیشه، فقط کلمات اضافهاش رو فیلتر میکنه. ✅ تا ۷۵ درصد در مصرف توکنهای شما صرفهجویی میکنه. ✅ سه حالت مختلف داره (حتی میتونید دایره لغاتش رو به فقط ۱۰۰ کلمه محدود کنید!). ✅ با ابزارهای محبوبی مثل Claude Code، Gemini CLI و Codex کاملاً سازگاره.☁️ Caveman ☁️ Caveman 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
1️⃣ ویدیوها و دورههای شاهکار: 👻 استنفورد CS336 (جلسات ۵ تا ۱۱ - عمیق و آکادمیک) 👻 کانال GPU MODE (عالی برای درک سختافزار) 👻 الگوهای اینفرنس LLM (برای معماری بهینه سیستم) 👻 دوره اینفرنس LLM از خود انویدیا 2️⃣ ریپازیتوریها و مقالات عمیق: 🫀 مهندسی پرفورمنس GPU 🫀 مهندسی پرفورمنس AI 🫀 درون GPUهای انویدیا (کالبدشکافی سختافزاری) 🫀 راهنمای درک Inference در LLMها📣 واقعیت اینه که هیچ راهنمای قدمبهقدمِ قطعی برای تسلط کامل به این حوزه وجود نداره. بهترین استراتژی اینه که هسته اصلی مدلها و سختافزاری که روش ران میشن رو عمیقاً بشناسید و بقیه مهارتها رو تو دل پروژهها و بر اساس نیازتون یاد بگیرید! 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
1️⃣ کلکسیونی از غولها: دسترسی به مدلهای معروفی مثل Mistral ،Gemma ،DeepSeek ،Kimi و Qwen. 2️⃣ بدون محدودیت: میتونید تولید متن، پردازش صدا، لیپسینک، ترجمه و حتی تولید ویدیو رو به راحتی انجام بدید. 3️⃣ مدلهای اختصاصی: مدلهای خفن خود انویدیا مثل Nemotron هم هستن که برای کارهایی مثل حذف نویز میکروفون رسماً شاهکارن.🏷 من برای بررسی تفاوت کیفیت مدلهای پولی و رایگان مدام مدلهای مختلف رو تست میکنم و میدونم داشتن یه بستر یکپارچه و رایگان برای تست کردن این غولها چقدر ارزشمنده.👇 🔗 build.nvidia.com/models 🔗 build.nvidia.com/models 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
