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 34 155 subscribers, ranking 4 022 in the Technologies & Applications category and 9 964 in the Iran region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 34 155 subscribers.
According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -171 over the last 30 days and by 3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 0%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.82% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 0 views. Within the first day, a publication typically gains 1 646 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- 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 13 June, 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.
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
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
