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 276 فناوری و برنامه‌ها326...

📈 تحلیل کانال تلگرام Machinelearning

کانال Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 293 167 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 293 167 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.

293 167

مشترکین

-13124 ساعت

-1 4647 روز

-6 36630 روز

21 569

نمایش های پست

~ 16 48024 ساعت

~ 18 29048 ساعت

7.35%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

293 153

Создай первую модель машинного обучения на Python. На это потребуется всего три дня интенсива! Подробности по ссылке 🔜 https://clc.to/L7lhPg Участие бесплатное! Chief Data Scientist в Skillbox и преподаватель МАИ Валентин Пановский поделится своими знаниями и практическим опытом. 🎁 Стань одним из лучших и получи грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

293 153

🔥 New Releases: PyTorch 1.2, torchtext 0.4, torchaudio 0.3, and torchvision 0.4 https://pytorch.org/blog/pytorch-1.2-and-domain-api-release/ https://github.com/pytorch/pytorch/releases

293 153

Video Understanding Using Temporal Cycle-Consistency Learning http://ai.googleblog.com/2019/08/video-understanding-using-temporal.html

293 153

How to Implement CycleGAN Models From Scratch With Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-cyclegan-models-from-scratch-with-keras/

293 153

U-GAT-IT: new model for unpaired image-to-image translation. New SOTA in unsupervised image generation arxiv.org/abs/1907.10830 https://github.com/taki0112/UGATIT

293 153

Track human poses in real-time on Android with TensorFlow Lite https://medium.com/tensorflow/track-human-poses-in-real-time-on-android-with-tensorflow-lite-e66d0f3e6f9e

293 153

Make Delegation Work in Python https://www.fast.ai/2019/08/06/delegation/

293 153

GraphVite is a general graph embedding engine, dedicated to high-speed and large-scale embedding learning in various applications. https://github.com/DeepGraphLearning/graphvite

293 153

Начните осваивать профессию Data Scientist с нуля + получайте бонусы на обучение в августе! Новости про очередные достижения машинного обучения и нейросетей появляются каждый день, а значит пришло время для старта карьеры в Data Science! В онлайн-школе SkillFactory разработали целую специализацию “Data Scientist" https://clc.to/FofM0A с полной комплексной программой, созданной при содействии практиков отрасли, чтобы дать студентам именно те навыки, которые ожидают видеть работодатели у начинающих спецов. В рамках специализации вы сможете отработать все составляющие профессии Data Science: Python, машинное обучение, нейросети и deep learning, основы Big Data и Data engineering. Дополняет программу специально разработанный курс математики и статистики для Data Science и модуль менеджмента. 🔥 Узнайте подробности: https://clc.to/FofM0A

293 153

EfficientNet-EdgeTPU: Creating Accelerator-Optimized Neural Networks with AutoML http://ai.googleblog.com/2019/08/efficientnet-edgetpu-creating.html

293 153

TensorFlow Model Optimization Toolkit — float16 quantization halves model size https://medium.com/tensorflow/tensorflow-model-optimization-toolkit-float16-quantization-halves-model-size-cc113c75a2fa

293 153

A Gentle Introduction to CycleGAN for Image Translation https://machinelearningmastery.com/what-is-cyclegan/

293 153

CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Stanford University course https://www.youtube.com/playlist?list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq

293 153

Gradient Flow Algorithms for Density Propagation in Stochastic Systems https://arxiv.org/abs/1908.00533

293 153

Rapid research framework for PyTorch. The researcher's version of Keras https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning

293 153

https://youtu.be/OEQf0AtSSsc

293 153

spaCy meets PyTorch-Transformers: Fine-tune BERT, XLNet and GPT-2 https://explosion.ai/blog/spacy-pytorch-transformers

293 153

Ten trends in Deep learning NLP https://blog.floydhub.com/ten-trends-in-deep-learning-nlp/

293 153

Wasserstein Robust Reinforcement Learning article:https://arxiv.org/abs/1907.13196v1 pdf: https://arxiv.org/pdf/1907.13196v1.pdf

293 153

MNIST-GAN: Detailed step by step explanation & implementation in code https://medium.com/@garimanishad/mnist-gan-detailed-step-by-step-explanation-implementation-in-code-ecc93b22dc60