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 282 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 292 839 مشترک است و جایگاه 328 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 282 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 292 839 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 06 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 314 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -187 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.37% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.45% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 21 579 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 15 979 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 07 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.

292 839

مشترکین

-18724 ساعت

-1 3257 روز

-6 31430 روز

21 579

نمایش های پست

~ 15 97924 ساعت

~ 17 85348 ساعت

7.37%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

292 878

DeepMind Made a Math Test For Neural Networks https://www.youtube.com/watch?v=f9z1I_81_Q4

292 878

Learning Perceptually-Aligned Representations via Adversarial Robustness Article: https://arxiv.org/abs/1906.00945 Github: https://github.com/MadryLab/robust_representations

292 878

How to Perform Face Detection with Deep Learning in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-face-detection-with-classical-and-deep-learning-methods-in-python-with-keras/

292 878

How Computers SeeIntroduction to Convolutional Neural Networks

292 878

Integrating TVM into PyTorch https://tvm.ai/2019/05/30/pytorch-frontend

292 878

InstaNAS: Instance-aware Neural Architecture Search https://hubert0527.github.io/InstaNAS/

292 878

A Gentle Introduction to Deep Learning for Face Recognition https://machinelearningmastery.com/introduction-to-deep-learning-for-face-recognition/

292 878

Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization Link: https://arxiv.org/abs/1905.09788

292 878

EfficientNets EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks link: https://arxiv.org/abs/1905.11946.

292 878

How to Train an Object Detection Model to Find Kangaroos in Photographs (R-CNN with Keras) https://machinelearningmastery.com/how-to-train-an-object-detection-model-with-keras/

292 878

SimpleSelfAttention The purpose of this repository is two-fold: -demonstrate improvements brought by the use of a self-attention layer in an image -classification model. introduce a new layer which I call SimpleSelfAttention https://github.com/sdoria/SimpleSelfAttention

292 878

AlphaFold: Использование ИИ для научных открытий https://habr.com/ru/company/otus/blog/453848/

292 878

Arbitrary Style Transfer with Style-Attentional Networks https://dypark86.github.io/SANET/

292 878

Augmented Neural ODEs Github: https://github.com/EmilienDupont/augmented-neural-odes Article: https://arxiv.org/abs/1904.01681

292 878

Unsupervised Learning with Graph Neural Networks video: http://www.ipam.ucla.edu/programs/workshops/workshop-iv-deep-geometric-learning-of-big-data-and-applications/?tab=schedule guide: http://helper.ipam.ucla.edu/publications/glws4/glws4_15546.pdf

292 878

How to Perform Object Detection With YOLOv3 in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-object-detection-with-yolov3-in-keras/

292 878

How degenerate is the parametrization of neural networks with the ReLU activation function? https://arxiv.org/abs/1905.09803

292 878

illustrated Artificial Intelligence cheatsheets covering the content of the CS 221 class Link: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/ Reflex-based models with Machine Learning: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/cheatsheet-reflex-models

292 878

COBRA: Data-Efficient Model-Based RL through Unsupervised Object Discovery and Curiosity-Driven Exploration https://arxiv.org/abs/1905.09275

292 878

Torchvision 0.3: segmentation, detection models, new datasets https://pytorch.org/blog/torchvision03/