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 278 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 293 089 مشترک است و جایگاه 328 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 278 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 293 089 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 05 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 348 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -139 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.34% 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 21 515 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 16 015 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 161 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 06 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.

293 089

مشترکین

-13924 ساعت

-1 4157 روز

-6 34830 روز

21 515

نمایش های پست

~ 16 01524 ساعت

~ 17 77348 ساعت

7.34%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

292 990

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

292 990

https://youtu.be/OEQf0AtSSsc

292 990

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

292 990

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

292 990

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

292 990

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

292 990

How to Implement Pix2Pix GAN Models From Scratch With Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-pix2pix-gan-models-from-scratch-with-keras/

292 990

EfficientNets https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet

292 990

FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the performance of any convolutional neural network architecture. Github: https://github.com/facebookresearch/FixRes Article:https://arxiv.org/abs/1906.06423

292 990

Pix2Pix GAN Translation of Product Sketches of Shoes to Photographs A Gentle Introduction to Pix2Pix Generative Adversarial Network https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-pix2pix-generative-adversarial-network/

292 990

A 2019 Guide to Semantic Segmentation https://heartbeat.fritz.ai/a-2019-guide-to-semantic-segmentation-ca8242f5a7fc

292 990

For who have a passion for Machine and Deep Learning and Artificial intelligence we highly recommend you new ML channel on Russian with advanced research well explainded by professionals @machine_learning_explained

292 990

Robust Neural Machine Translation http://ai.googleblog.com/2019/07/robust-neural-machine-translation.html

292 990

Google at ACL 2019 http://ai.googleblog.com/2019/07/google-at-acl-2019.html

292 990

Y-Autoencoders: disentangling latent representations via sequential-encoding Article: https://arxiv.org/abs/1907.10949 GitHub: https://github.com/mpatacchiola/Y-AE

292 990

MultiDepth: Single-Image Depth Estimation via Multi-Task Regression and Classification https://arxiv.org/abs/1907.11111

292 990

How to Develop a Least Squares Generative Adversarial Network (LSGAN) in Keras https://machinelearningmastery.com/least-squares-generative-adversarial-network/

292 990

Predicting planets from orbital perturbations using deep learning https://medium.com/tensorflow/predicting-planets-from-orbital-perturbations-using-deep-learning-cb58fb9996c5

292 990

New Open Source GPU-Accelerated Atari Emulator for Reinforcement Learning Now Available https://news.developer.nvidia.com/new-open-source-gpu-accelerated-atari-emulator-for-reinforcement-learning-now-available/

292 990

TensorFlow Lite for Microcontrollers https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro