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 291 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 292 747 مشترک است و جایگاه 328 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 291 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 292 747 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 07 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 317 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -209 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.45% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.46% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 21 817 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 15 977 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 160 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 08 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.

292 747

مشترکین

-20924 ساعت

-1 3687 روز

-6 31730 روز

21 817

نمایش های پست

~ 15 97724 ساعت

~ 17 79548 ساعت

7.45%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

292 692

Google Researchers Have a New Alternative to Traditional Neural Networks Say hello to the capsule network. https://www.technologyreview.com/the-download/609297/google-researchers-have-a-new-alternative-to-traditional-neural-networks/

292 692

Practical Deep Learning for Coders 2019 https://www.fast.ai/2019/01/24/course-v3/

292 692

Fitting a Neural Network Using Randomized Optimization in Python https://medium.com/@gkhayes/fitting-a-neural-network-using-randomized-optimization-in-python-71595de4ad2d

292 692

https://habr.com/ru/post/432444/

292 692

https://www.youtube.com/watch?v=1ct_P3IZow0

292 692

Summarized 14 NLP Research Breakthroughs You Can Apply To Your Business https://www.topbots.com/most-important-ai-nlp-research

292 692

Reading Minds with Deep Learning https://blog.floydhub.com/reading-minds-with-deep-learning/

292 692

Bayesian Neural Network Series Post 1: Need for Bayesian Neural Networks https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-1-need-for-bayesian-networks-e209e66b70b2 Post 2: Background Knowledge https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-2-background-knowledge-fdec6ac62d43

292 692

Хотите освоить машинное обучение и нейронные сети? Стремитесь к перспективной карьере Data Scientist’а? Машинное обучение необходимо в рабочих задачах? SkillFactory открывают набор на онлайн-курс "Практический Machine Learning" → https://goo.gl/n5KWHJ. На курсе делают упор на практику и только потом переходят к теории. Под руководством data scientist’а с опытом работы в международной корпорации вы на практике освоите все современные методы машинного обучения и научитесь работать с нейронными сетями. Для обучения на курсе вам не нужно никаких дополнительных знаний, включая обширные познания в программировании. Вы сможете уверенно использовать методы машинного обучения через 11 недель!

292 692

How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-62acf5b143d0

292 692

Understanding data https://towardsdatascience.com/what-is-data-8f94ae3a56b4

292 692

Understanding Convolutional Neural Networks through Visualizations in PyTorch Explanation of how #CNN works Link: https://towardsdatascience.com/understanding-convolutional-neural-networks-through-visualizations-in-pytorch-b5444de08b91 #PyTorch #nn #DL

292 692

Soft Actor-Critic: Deep Reinforcement Learning for Robotics https://ai.googleblog.com/2019/01/soft-actor-critic-deep-reinforcement.html

292 692

https://habr.com/ru/post/436628/

292 692

Auto-DeepLab: Fei-Fei Li & Alan Yuille on Semantic Image Segmentation https://medium.com/syncedreview/auto-deeplab-fei-fei-li-alan-yuille-on-semantic-image-segmentation-f2f2ab9795d5

292 692

“Interesting” Projections — Where PCA Fails. https://towardsdatascience.com/interesting-projections-where-pca-fails-fe64ddca73e6

292 692

https://habr.com/ru/post/436088/

292 692

Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements https://towardsdatascience.com/aifortrading-2edd6fac689d

292 692

Deep Reinforcement Learning Algorithms with PyTorch https://github.com/p-christ/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch

292 692

Padam: Closing the Generalization gap of adaptive gradient methods in training deep neural networks https://github.com/yashkant/Padam-Tensorflow