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

292 347

How to train an algorithm to successfully pass the "Sonic The Hedgehog" game? Sergey Kolesnikov together with his team took the 4th place out of 900+ in the Open AI contest, and now is telling how to reach it. https://medium.com/swlh/at-the-speed-of-reinforcement-learning-an-openai-contest-story-6ed34fe7a3bb

292 347

Comparison of top data science libraries for Python, R and Scala [Infographic] https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/comparison-of-top-data-science-libraries-for-python-r-and-scala-infographic-574069949267

292 347

https://machinelearningmastery.com/calibrated-classification-model-in-scikit-learn/

292 347

RTX 2080 Ti Deep Learning Benchmarks https://lambdalabs.com/blog/2080-ti-deep-learning-benchmarks/

292 347

Необычные материалы в робототехнике. У каждого робота должен быть блестящий металлический зад, это знают все. Но в реальных роботах металла не так уж и много — с ним соседствуют пластики, композиты и силикон, а порой и совсем нестандартные субстанции: http://amp.gs/hCG8

292 347

https://evilmartians.com/chronicles/learning-how-to-learn-deep-learning

292 347

@robotics_channel — канал о робототехнике, искусственном разуме и сферах их применения. Регулярные новости, статьи, вакансии, обучающие курсы и полезные ресурсы.

292 347

SeqGAN: GANs for sequence generation https://medium.com/prathena/seqgan-gans-for-sequence-generation-2099a85baed0

292 347

Brilliant post on #CS and #Software about strategy and psychology of Software Development, which is highly applicable to Data Science too. “Imaginary Problems Are the Root of Bad Software” https://medium.com/s/story/imaginary-problems-d4f2921bd1b8

292 347

https://medium.com/indeed-data-science/where-do-data-scientists-come-from-fc526023ace

292 347

Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements Use news analytics to predict stock price performance 1st place - $25,000 2nd place - $20,000 3rd place - $15,000 4th through 7th place - $10,000 each This is a two-stage competition consisting of a Submission period and a Scoring period. In the Submission period, entrants will train their models in Kaggle Kernels. During the Scoring period, models submitted at the end of the submission period will be evaluated against regularly updated news and market data. Start Date: 9/25/2018 Rules Acceptance/Team Merger Deadline: 1/2/2019 Submission Deadline: 1/8/2019 After this date, we will not be taking any more submissions. You can sit back and watch the leaderboard unfold. Remember to select your two best submissions to be rescored. In this competition we will not auto-select your two submissions. End Date: 7/15/2019 https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-news

292 347

PyTorch — Python + Nim https://medium.com/@giovanni_94706/introducing-nimtorch-b8b0fa749464

292 347

Geoffrey Hinton: The Foundations of Deep Learning https://www.youtube.com/watch?v=zl99IZvW7rE

292 347

https://habr.com/post/424099/

292 347

Next-gen AI: techniques https://becominghuman.ai/next-gen-ai-techniques-e1f7033ce25c

292 347

How to Develop 1D Convolutional Neural Network Models for Human Activity Recognition https://machinelearningmastery.com/cnn-models-for-human-activity-recognition-time-series-classification/

292 347

deep learning object detection A paper list of object detection using deep learning. https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection

292 347

Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

292 347

A new understanding of Batch Normalization https://medium.com/@geetankr/a-new-understanding-of-batch-normalization-e11e05e120dc

292 347

How to Model Human Activity From Smartphone Data https://machinelearningmastery.com/how-to-model-human-activity-from-smartphone-data/