fa
Feedback

فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

DLeX: AI Python

DLeX: AI Python

رفتن به کانال در Telegram

هوش‌مصنوعی و برنامه‌نویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq

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 21 284 مشترک است و جایگاه 6 234 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 16 500 را در منطقه إيران دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 21 284 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 13 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -58 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -9 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.24% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.67% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 754 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 569 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 18 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 لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 14 نوامبر, 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.

21 284
مشترکین
-924 ساعت
-157 روز
-5830 روز
آرشیو پست ها
2017 #Python #Data_Structures and #Algorithms

مناسبترین #کتاب برای #طراح_سایت با #جنگو دراین کتاب همچنین به #css هم پرداخته شده است Test-Driven Development With Python 🔥@ai_python

لیست مقالات پذیرش شده در کنفرانس Neurips https://neurips.cc/Conferences/2019/AcceptedPapersInitial #کنفرانس #مقاله #هوش_مصنوعی #الگوریتمها #منابع ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_en

🔷داده یکی از ارزشمندترین و مهم ترین سرمایه های سازمان ها و کسب و کارها می باشد و برای نگهداری و تولید این سرمایه فرصت های شغ
🔷داده یکی از ارزشمندترین و مهم ترین سرمایه های سازمان ها و کسب و کارها می باشد و برای نگهداری و تولید این سرمایه فرصت های شغلی بسیاری وجود دارد که راه رسیدن به ثروت را برای متخصصان این حوزه هموار می سازد اگر شما هم علاقه مند به متخصص شدن در این حوزه هستید با ما تماس بگیرید ☎️مشاوره وثبت نام ۶۶۰۷۵۶۴۱-۶۶۰۷۵۶۲۶ جزئیات دوره تربیت دانشمند داده ↙️ http://bit.ly/2pwzWmp جزئیات دوره تربیت مهندس داده↙️ http://bit.ly/2Mys1NB 🔷با کانال تلگرام ما همراه باشید↙️ https://t.me/joinchat/AAAAAD6fyUw0AYXKLGbkow 🌐www.SCTAE.info

یادگیری ماشین با نرم افزار R #یادگیری_ماشین #برنامه_نویسی #منابع #آموزش #الگوریتمها #MachineLearning ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_EN

سخنرانی ارتور بنجامین در مورد اینکه افراد رو در چه حوزه ای باید تربیت کرد! ریاضیات یا احتمالات !! @Data_Experts

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.

مقاله داغ Detect Online Trolls in Elections https://arxiv.org/abs/1910.07130 #هوش_مصنوعی #منابع #داده_کاوی #مقاله #AI #Artifi
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

راه فراگیری علم داده برای مبتدیان #منابع #علم_داده #آموزش #DataScience ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_EN
راه فراگیری علم داده برای مبتدیان #منابع #علم_داده #آموزش #DataScience ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_EN

تمام تغییرات مهم شبکه‌های کانولوشن تا ۲۰۱۸ : Paper link

35 پروژه علم داده #منابع #علم_داده #آموزش #DataScience 💠 Link ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_EN
35 پروژه علم داده #منابع #علم_داده #آموزش #DataScience 💠 Link ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_EN

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.

Transformers working for RL! Two simple modifications: move layer-norm and add gating creates GTrXL: an incredibly stable and
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

A new antibody search engine with publication data. #Free online platform for academic scientists! #openaccess #openscience #phdchat https://landing.benchsci.com/

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

Bayesian Optimization Meets Riemannian Manifolds in Robot Learning Jaquier et al.: https://lnkd.in/gEv2b5g #BayesianOptimization #Robotics #MachineLearning

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

🔸 مقاله جالبی در مورد مقایسه کامل بین ۲ فریم ورک PyTorch و TensorFlow #معرفی_ابزار #فریم_ورک #یادگیری_ماشین
🔸 مقاله جالبی در مورد مقایسه کامل بین ۲ فریم ورک PyTorch و TensorFlow #معرفی_ابزار #فریم_ورک #یادگیری_ماشین