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

شبکه:Machinelearning روسيا1 290 فناوری و برنامه‌ها328...

📈 تحلیل کانال تلگرام Machinelearning

کانال Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 292 388 مشترک است و جایگاه 328 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 290 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 292 388 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 08 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 274 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -221 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.46% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.47% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 21 812 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 16 003 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 159 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 09 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.

292 388

مشترکین

-22124 ساعت

-1 3547 روز

-6 27430 روز

21 812

نمایش های پست

~ 16 00324 ساعت

~ 17 78848 ساعت

7.46%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

292 350

Dimensionality Reduction For Dummies — Part 2: Laying The Bricks https://towardsdatascience.com/data-science/home

292 350

Playing Mortal Kombat with TensorFlow.js. Transfer learning and data augmentation https://blog.mgechev.com/2018/10/20/transfer-learning-tensorflow-js-data-augmentation-mobile-net/

292 350

How to analyze “Learning”: Short tour of Computational Learning Theory https://towardsdatascience.com/how-to-analyze-learning-short-tour-of-computational-learning-theory-9d93b15fc3e5

292 350

Curiosity and Procrastination in Reinforcement Learning https://ai.googleblog.com/2018/10/curiosity-and-procrastination-in.html

292 350

Deep Learning and Reinforcement Learning Summer School, Toronto 2018 video: http://videolectures.net/DLRLsummerschool2018_toronto/

292 350

AI/ML Practicalities https://towardsdatascience.com/ai-ml-practicalities-bca0a47013c9

292 350

How linear algebra is applied in machine learning. When you study an abstract subject like linear algebra, you may wonder: why do you need all these vectors and matrices? Well, if you study it with the purpose of doing ML, this is the answer for you: http://amp.gs/vtWx

292 350

Building Machine Learning Model From Unstructured Data https://towardsdatascience.com/building-machine-learning-model-from-unstructured-data-dd2d0263f1db

292 350

https://habr.com/company/vkontakte/blog/427057/

292 350

Digging into Airbnb data: reviews sentiments, superhosts, and prices prediction (part1) Example of #AirBnB data research Link: https://towardsdatascience.com/digging-into-airbnb-data-reviews-sentiments-superhosts-and-prices-prediction-part1-6c80ccb26c6a

292 350

Natural Language Processing News http://newsletter.ruder.io/issues/tensorflow-2-0-pytoch-dev-conference-decanlp-bert-annotated-encoder-decoder-iclr-2019-reading-fast-ai-v2-allennlp-v0-7-10-writing-tips-automl-maths-for-ml-books-tensorflow-nlp-best-practices-135144

292 350

mmdetection mmdetection is an open source object detection toolbox based on PyTorch. It is a part of the open-mmlab project developed by Multimedia Laboratory, CUHK. Major features - Modular Design One can easily construct a customized object detection framework by combining different components. - Support of multiple frameworks out of box The toolbox directly supports popular detection frameworks, e.g. Faster RCNN, Mask RCNN, RetinaNet, etc. - Efficient All basic bbox and mask operations run on GPUs now. The training speed is about 5% ~ 20% faster than Detectron for different models. - State of the art This was the codebase of the MMDet team, who won the COCO Detection 2018 challenge. https://github.com/open-mmlab/mmdetection

292 350

"Mathematics for Machine Learning": drafts for all chapters now available https://mml-book.github.io/ https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/9lzabc/p_mathematics_for_machine_learning_drafts_for_all/

292 350

Google 2019 research internships https://t.co/rxmLEPLsir

292 350

SOTAWHAT - A script to keep track of state-of-the-art AI research https://huyenchip.com/2018/10/04/sotawhat.html https://github.com/chiphuyen/sotawhat.

292 350

Top AI Interview Questions & Answers — Acing the AI Interview https://medium.com/acing-ai/top-ai-interview-questions-answers-acing-the-ai-interview-61bf52ca34d4

292 350

Most recent version of Andrew Ng’s book Machine Learning Yearning Link: https://gallery.mailchimp.com/dc3a7ef4d750c0abfc19202a3/files/5dd91615-3b3f-4f5d-bbfb-4ebd8608d330/Ng_MLY01_13.pdf

292 350

Intro to Deep Learning with PyTorch https://in.udacity.com/course/deep-learning-pytorch--ud188

292 350

https://habr.com/company/nixsolutions/blog/425253/

292 350

Introduction to forecasting with FB Prophet https://www.interviewqs.com/ddi_code_snippets/prophet_intro