DLeX: AI Python
رفتن به کانال در Telegram
هوشمصنوعی و برنامهنویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام DLeX: AI Python
کانال DLeX: AI Python (@ai_python) در بخش زبانی فارسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 21 495 مشترک است و جایگاه 6 201 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 15 635 را در منطقه إيران دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 21 495 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 13 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 54 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 11.46% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.91% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 464 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 840 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 11 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“هوشمصنوعی و برنامهنویسی
توییتر :
https://twitter.com/NaviDDariya
تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 14 ژوئیه, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
21 495
مشترکین
-524 ساعت
+37 روز
+5430 روز
آرشیو پست ها
21 497
یادگیری ماشین با نرم افزار R
#یادگیری_ماشین #برنامه_نویسی #منابع #آموزش #الگوریتمها
#MachineLearning
❇️ @AI_Python
✴️ @AI_Python_EN
21 497
سخنرانی ارتور بنجامین
در مورد اینکه افراد رو در چه حوزه ای باید تربیت کرد!
ریاضیات یا احتمالات !!
@Data_Experts
21 497
Training Data
این سایت هم دیتاستهای مناسب رو یکجا جمعآوری کرده و در دسترس قرار داده و هم کمک میکنه از همون مدلهای اولیه برای لیبل زدن دیتاهای بیشتر استفاده کنید.
21 497
مقاله داغ
Detect Online Trolls in Elections
https://arxiv.org/abs/1910.07130
#هوش_مصنوعی #منابع #داده_کاوی #مقاله
#AI #ArtificialIntelligence #datamining
❇️ @AI_Python
✴️ @AI_Python_EN
21 497
راه فراگیری علم داده برای مبتدیان
#منابع #علم_داده #آموزش
#DataScience
❇️ @AI_Python
✴️ @AI_Python_EN
21 497
21 497
By using GTrXL we find large performance gains in reinforcement learning tasks requiring memory and integration of experience through time compared to LSTM, whilst not compromising on more reactive RL tasks.
This architecture really shines on some continuous control tasks requiring long temporal memory horizons, and compared to previous work doesn't require any auxiliary losses.
21 497
Transformers working for RL! Two simple modifications: move layer-norm and add gating creates GTrXL: an incredibly stable and effective architecture for integrating experience through time in RL.
https://arxiv.org/abs/1910.06764
❇️ @AI_Python
✴️ @AI_Python_EN
21 497
Uncertainty Quantification in Deep Learning
https://www.inovex.de/blog/uncertainty-quantification-deep-learning/
21 497
A new antibody search engine with publication data. #Free online platform for academic scientists!
#openaccess #openscience #phdchat
https://landing.benchsci.com/
21 497
Slides https://t.co/X5gKgF11bE New optimization: competitive gradient descent (CGD) for training GAN/multi-agent systems. Implicit competitive regularization from CGD means that we get SOTA with no explicit gradient penalty, better stability and no mode collapse
#AI #DeepLearning
❇️ @AI_Python
✴️ @AI_Python_EN
21 497
Bayesian Optimization Meets Riemannian Manifolds in Robot Learning
Jaquier et al.: https://lnkd.in/gEv2b5g
#BayesianOptimization #Robotics
#MachineLearning
21 497
Convolutional #NeuralNetworks have become a foundational network architecture for numerous deep learning-based #ComputerVision tasks. Here, Heartbeat contributor Brian Mwangi explores their evolution in this excellent review of the research.
https://bit.ly/32fkz0p
21 497
🔸 مقاله جالبی در مورد مقایسه کامل بین ۲ فریم ورک PyTorch و TensorFlow
#معرفی_ابزار
#فریم_ورک
#یادگیری_ماشین
21 497
🔹«#مسابقه هوش مصنوعی Comment Verification #دیجیکالانکست»
👈آکادمی دیجیکالا با همکاری Quera برگزار میکند.
🔹برنامهی مسابقه👇
1️⃣ مرحله اول به صورت آنلاین در تاریخ ۱۶ و ۱۷ آبان در سایت Quera برگزار میشود.
2️⃣مرحله دوم به صورت حضوری در تاریخ ۲۸ و ۲۹ آبان در شرکت دیجیکالانکست برگزار میشود.
🔹#جایزه، کمپ #هوش_مصنوعی و #استخدام!👇
👈معرفی افراد برتر به کمپ هوشمصنوعی
🎁۹۰ میلیون ریال جوایز نقدی به نفرات برتر
👈معرفی تمام شرکت کنندگان این مسابقه به بخش منابع انسانی دیجیکالا
اطلاعات بیشتر و ثبت نام:👇
🔗https://quera.ir/r/2xrrx
➖➖➖➖➖➖➖➖
@Quera_ir
21 497
مهمترین کتابخانه های علم داده در #پایتون
این نمودار از بررسی سایت Github تهیه و توسط سایت ActiveWizards منتشر شده است.
@ai_python
21 497
Simple, Scalable Adaptation for Neural Machine Translation
Fine-tuning pre-trained Neural Machine Translation (NMT) models is the dominant approach for adapting to new languages and domains. However, fine-tuning requires adapting and maintaining a separate model for each target task. Researchers from Google propose a simple yet efficient approach for adaptation in #NMT. Their proposed approach consists of injecting tiny task specific adapter layers into a pre-trained model. These lightweight adapters, with just a small fraction of the original model size, adapt the model to multiple individual tasks simultaneously.
Guess it can be applied not only in #NMT but in many other #NLP, #NLU and #NLG tasks.
Paper: https://arxiv.org/pdf/1909.08478.pdf
#BERT
❇️ @AI_Python_EN
21 497
Deep Learning:
http://course.fast.ai
NLP:
http://bit.ly/fastai-nlp
Comp Linear Algebra:
http://github.com/fastai/numerical-linear-algebra
Bias, Ethics, & AI:
http://fast.ai/topics/#ai-in-society
Debunk Pipeline Myth:
http://bit.ly/not-pipeline
AI Needs You:
http://bit.ly/rachel-TEDx
Ethics Center:
http://bit.ly/USF-CADE
❇️ @AI_Python_EN
21 497
💢 تنها ثروتی که هیچوقت از بین نمیره #تخصص است.
✅ در شرایط بد اقتصادی، آموزش #رایگان و فرستادن شما به بازار کار برای کسب درآمد، تخصص ماست👌
