اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Machinelearning
رفتن به کانال در Telegram
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Machinelearning
کانال Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 293 260 مشترک است و جایگاه 326 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 1 276 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 293 260 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 04 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 366 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -131 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.35% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.62% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 21 569 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 16 480 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 168 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند openai, claude, api, gemini, контекст تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 05 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.
293 260
مشترکین
-13124 ساعت
-1 4647 روز
-6 36630 روز
آرشیو پست ها
293 258
A Gentle Introduction to Linear Regression With Maximum Likelihood Estimation
https://machinelearningmastery.com/linear-regression-with-maximum-likelihood-estimation/
293 258
ICCV 2019 papers open access
http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019.py
Workshops:
http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019_workshops/menu.py
293 258
Разработчики из России сделали нейросеть, которая отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах.
Идея о небелковых авторах новостей не нова. Многие из вас наверняка уже читали тексты сгенерированные нейросетями.
И сейчас я вам хочу рассказать про Signum.ai. Их система ИИ в режиме реального времени анализирует более 300 тысяч площадок (форумы, блоги, аккаунты в соцсетях) и отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах.
По своей сути Signum.ai — это аналитические дайджесты, которые мне очень напоминают рассылку Business Insider Intelligence. Тут ML технологии сосредоточены не на красоте повествования, а на ценности содержимого.
Советую вам всем посмотреть на Signum.ai и поддержать отечественного производителя своим любопытством.
293 258
Learning to Smell: Using Deep Learning to Predict the Olfactory Properties of Molecules
https://ai.googleblog.com/2019/10/learning-to-smell-using-deep-learning.html
Machine Learning for Scent: Learning Generalizable Perceptual Representations of Small Molecules
https://arxiv.org/abs/1910.10685
293 258
Deepfake Detection Challenge: AWS and new academics join, initial data set released
https://ai.facebook.com/blog/deepfake-detection-challenge-aws-and-new-academics-join/
The Deepfake Detection Challenge (DFDC) Preview Dataset
https://arxiv.org/abs/1910.08854?fbclid=IwAR2F6Z-BVoxoc9TlhUYIx-yMkMF9XzkbWj38Hj0HYK5tFJ6zYNXfwUzsP6w
https://deepfakedetectionchallenge.ai/?fbclid=IwAR0b0AhrWFUMzwOaZuZMhv8UVrCu7Jcfj5_I66rwvL54089bI4ysNNYWbz4
293 258
Audio and Visual Quality Measurement using Fréchet Distance
http://ai.googleblog.com/2019/10/audio-and-visual-quality-measurement.html
293 258
Успейте на акцию со скидками 40% и осваивайте самую востребованную технологию искусственного интеллекта на выгодных условиях!
Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw (при поддержке NVIDIA Corporation).
Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др.
Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений.
Узнайте больше о возможностях: https://clc.to/7KlVNw
293 258
Graph Representation Learning
https://grlearning.github.io/papers/
Awesome Graph Classification
https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification
293 258
A Gentle Introduction to Cross-Entropy for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/cross-entropy-for-machine-learning/
293 258
Benchmarking Transformers: PyTorch and TensorFlow
https://medium.com/huggingface/benchmarking-transformers-pytorch-and-tensorflow-e2917fb891c2
293 258
Naive Bayes Classifier From Scratch in Python
https://machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/
293 258
Video Architecture Search
http://ai.googleblog.com/2019/10/video-architecture-search.html
Evolving Space-Time Neural Architectures for Videos
https://github.com/google-research/google-research/tree/master/evanet
Tiny Video Networks
https://arxiv.org/abs/1910.06961
293 258
Open-sourcing ReAgent, a modular, end-to-end platform for building reasoning systems
https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-reagent-a-platform-for-reasoning-systems/
interactive tutorial: http://reagent.ai/rasp_tutorial.html
293 258
Solving Rubik’s Cube with a Robot Hand
https://openai.com/blog/solving-rubiks-cube/
paper: https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/papers/solving-rubiks-cube.pdf
video: https://www.youtube.com/playlist?list=PLOXw6I10VTv9HODt7TFEL72K3Q6C4itG6
293 258
How-to Get Started with Machine Learning on Arduino
https://medium.com/tensorflow/how-to-get-started-with-machine-learning-on-arduino-7daf95b4157
TensorFlow Lite for Microcontrollers
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro
TensorFlow Lite for Microcontrollers
https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers/overview
293 258
Open-sourcing mvfst-rl, a research platform for managing network congestion with reinforcement learning
https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-mvfst-rl-a-research-platform-for-managing-network-congestion-with-reinforcement-learning/
code: https://github.com/facebookresearch/mvfst-rl
293 258
A collection of infrastructure and tools for research in neural network interpretability
https://github.com/tensorflow/lucid
293 258
A Gentle Introduction to Information Entropy
https://machinelearningmastery.com/what-is-information-entropy/
