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

292 752

How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

292 752

The Startups Disrupting Retail at The New Retail Conference by Sistema_VC Face recognition for retail, AI-driven windows and stocks, personalised offer for each customer in the store as if they were shopping online. Register to know how all these functions in the modern shops. Among speakers there are founders of successful startups from USA, Israel, UK. Place: Moscow, Tablica co-working, Novoslobodskaya 16. Date: April 3rd, 6 pm Register free: https://goo.gl/2zc5Nw

292 752

BMSG-GAN https://github.com/akanimax/BMSG-GAN

292 752

Unifying Physics and Deep Learning with TossingBot http://ai.googleblog.com/2019/03/unifying-physics-and-deep-learning-with.html

292 752

How to Evaluate Pixel Scaling Methods for Image Classification With Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-evaluate-pixel-scaling-methods-for-image-classification/

292 752

Variational inference for Bayesian neural networks https://krasserm.github.io/2019/03/14/bayesian-neural-networks/

292 752

Simulated Policy Learning in Video Models http://ai.googleblog.com/2019/03/simulated-policy-learning-in-video.html

292 752

Deep Learning Explainability: Hints from Physics https://towardsdatascience.com/deep-learning-explainability-hints-from-physics-2f316dc07727

292 752

Machine Learning Mind Map https://www.thelearningmachine.ai/ml

292 752

Deep Learning Examples https://developer.nvidia.com/deep-learning-examples

292 752

6.883 Science of Deep Learning: Bridging Theory and Practice -- Spring 2018 https://people.csail.mit.edu/madry/6.883/

292 752

Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 1 - Class Introduction and Logistics https://www.youtube.com/watch?v=PySo_6S4ZAg

292 752

MIT 6.S191: Visualization for Machine Learning (Google Brain) https://www.youtube.com/watch?v=ulLx2iPTIcs

292 752

Программа математики давно пройдена, но пробелы в знаниях все еще тормозят проф.рост? Пройдите обучение на курсе "Математика и статистика для Data Science" и получите возможность уверенно решать нетиповые задачи. Во время обучения вы на примере увидите, как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Забронируйте место на курсе сегодня и получите скидку 20% на обучение → http://bit.ly/2HF8ES0

292 752

How to Load and Manipulate Images for Deep Learning in Python With PIL/Pillow https://machinelearningmastery.com/how-to-load-and-manipulate-images-for-deep-learning-in-python-with-pil-pillow/

292 752

8 Excellent Pretrained Models to get you Started with Natural Language Processing (NLP) https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/pretrained-models-get-started-nlp/

292 752

Adaptive - and Cyclical Learning Rates using PyTorch The Learning Rate (LR) is one of the key parameters to tune. Using PyTorch, we’ll check how the common ones hold up against CLR! https://medium.com/@thomas_dehaene/adaptive-and-cyclical-learning-rates-using-pytorch-2bf904d18dee

292 752

Stanford Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Course (Review) https://machinelearningmastery.com/stanford-convolutional-neural-networks-for-visual-recognition-course-review/

292 752

Measuring the Limits of Data Parallel Training for Neural Networks http://ai.googleblog.com/2019/03/measuring-limits-of-data-parallel.html

292 752

A Complete Exploratory Data Analysis and Visualization for Text Data https://towardsdatascience.com/a-complete-exploratory-data-analysis-and-visualization-for-text-data-29fb1b96fb6a