Machine Learning | یادگیری ماشین
💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Machine Learning | یادگیری ماشین
Channel Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) in the Farsi language segment is an active participant. Currently, the community unites 34 757 subscribers, ranking 3 861 in the Technologies & Applications category and 10 226 in the Iran region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 34 757 subscribers.
According to the latest data from 29 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -79 over the last 30 days and by 2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.33%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.62% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 201 views. Within the first day, a publication typically gains 1 259 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 30 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
Pre-training و پرامپتنویسیِ Zero-shot شروع میشه، و میرسه به درکِ عمیق Test-Time Scaling، معماری کدینگ ایجنتها، چالشهای RLHF و قلقهای آموزش مدلهای استدلالگر با با تکنیک RLVR.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa📣 با این کتابخونه چه کارهایی میشه کرد؟ 🔴 مدیریت دادههای گمشده 🟠 کدگذاری متغیرهای دستهای 🟡 مدیریت دادههای پرت 🟢 تبدیل متغیرها 🔵 ساخت ویژگیهای جدید 🔵 انتخاب ویژگی 🟣 استخراج ویژگی از تاریخ، متن و سری زمانی ⚫️ ساخت پایپلاینهای پردازش داده💯 دلیل اصلی محبوبیت این کتابخونه مکانیزم عملکردشه! ترنسفورمرهای این کتابخونه با استفاده از متدهای
()fit و ()transform، پارامترهای تبدیل رو از دیتای آموزش یاد میگیرن و مستقیماً برای دادههای جدید استفاده میکنن.
⚡️ این ساختار باعث میشه بتونی تمام مراحل پیشپردازش رو داخل یه پایپلاین یکپارچه قرار بدی و ریسک بزرگ نشت اطلاعات در فرایند اعتبارسنجی متقاطع رو به حداقل برسونی.
┌ 📃 Documentation
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_faCoT ،ReAct و Reflexion و اصول معماری ایجنتها (مدیریت کانتکست، حافظه و سیستمهای مولتیایجنت) شروع میکنه. بعد مستقیم میره سراغ پیادهسازی پایپلاینهای Agentic RAG و ارزیابی مدلها تو دنیای واقعی (نه فقط بنچمارکهای روی کاغذ).
⬅️ در بخش آخر هم بحث فاینتیونینگ با GRPO/QLoRA و بررسی کیساستادیهای عملی تو صنعت مالی و سلامت رو باز میکنه.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa✏️ سرفصلهای این دوره: 🔵 تعریف مسئله و انتخاب رویکرد مناسب 🔵 تحلیل داده و مهندسی ویژگی 🔵 انتخاب مدل و ارزیابی عملکرد 🟢 ساخت پایپلاینهای ML 🟢 کار با مدلهای پایه و ایجنتها 🟢 ارزیابی سیستمهای GenAI 🔴 مباحث فراتر از دقت مدل 🔴 ارزیابی تأثیر در دنیای واقعی😀 این دوره در سطح تحصیلات تکمیلی طراحی شده و سرفصلها، منابع مطالعاتی، برنامهی جلسات و جزئیات پروژهاش تو لینک زیر در دسترسه. 💻 ML in Practice 💻 ML in Practice 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
📣 مباحث دوره شامل: 🔹 مبانی LLM و مهندسی پرامپت 🔹 ساخت ایجنتهای هوش مصنوعی 🔹 سیستمهای چندایجنتی 🔹 پروتکل MCP و ارتباط ایجنتها 🔹 بازیابی اطلاعات و RAG 🔹 فاینتیونینگ و بهینهسازی مدل 🔹 ارزیابی و تست 🔹 مانیتورینگ و دیپلوی 🔹 امنیت و حاکمیت AI 🔹 مباحث پیشرفته🐱 Agentic AI Course 🐱 Agentic AI Course 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
