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

292 341

Introducing the Unrestricted Adversarial Examples Challenge https://ai.googleblog.com/2018/09/introducing-unrestricted-adversarial.html

292 341

GMM-UBM и алгоритма MAP adaptation https://habr.com/post/420515/

292 341

Highlights from the European Conference on Computer Vision 2018 https://blog.alookanalytics.com/2018/09/12/highlights-from-the-european-conference-on-computer-vision-2018/

292 341

Healthcare Dataset with #PySpark Back to some #BigData stuff: article about quick-and-dirty development of prediction algorithm using #Spark engine. Link: https://towardsdatascience.com/healthcare-dataset-with-spark-6bf48019892b

292 341

Simple introduction to the ALU for neural networks: explanation, physical meaning and implementation https://habr.com/post/422777/

292 341

Lite Intro into Reinforcement Learning https://towardsdatascience.com/lite-intro-into-reinforcement-learning-857ca5c924d9?gi=692d05ca6c3d

292 341

Conceptual Captions: A New Dataset and Challenge for Image Captioning https://ai.googleblog.com/2018/09/conceptual-captions-new-dataset-and.html

292 341

Analysis of the tonality of texts using convolutional neural networks https://habr.com/company/mailru/blog/417767/

292 341

Google launches new search engine to help scientists find the datasets they need https://www.theverge.com/2018/9/5/17822562/google-dataset-search-service-scholar-scientific-journal-open-data-access

292 341

Intel AI Interview Questions — Acing the AI Interview https://medium.com/acing-ai/intel-ai-interview-questions-acing-the-ai-interview-d4a62dbb593c

292 341

11-485/785 Introduction to Deep Learning Fall 2018 http://deeplearning.cs.cmu.edu/

292 341

Глагол «грокать», придуманный фантастом Робертом Хайнлайном более полувека назад, означает знать и понимать что‑либо так, что это стало частью тебя, частью твоей жизни. Разница между «грокать» и просто «знать» — как между владением родным языком и хорошо изученным иностранным. Рекомендуем отличный канал — @Groks о технологиях и аналитике. Там вы найдете отчёты, данные, графики, новости, подборки статей на русском и английском, и авторское описание последних событий по заданной теме. В общем, @Groks — канал для диджитал гроккеров, для тех, кто не смотрит на мир диджитал со стороны, а живёт в нём.

292 341

How and When to Use a Calibrated Classification Model with scikit-learn https://machinelearningmastery.com/calibrated-classification-model-in-scikit-learn/

292 341

Neural nets in Android, Google ML Kit https://habr.com/post/422041/

292 341

Introducing a New Framework for Flexible and Reproducible Reinforcement Learning Research https://ai.googleblog.com/2018/08/introducing-new-framework-for-flexible.html

292 341

A Style-Aware Content Loss for Real-time HD Style Transfer Source code for the ECCV18 paper: https://github.com/CompVis/adaptive-style-transfer

292 341

What are the experts in data analysis really doing? Conclusions from 35 interviews https://habr.com/company/wirex/blog/421845/

292 341

How and When to Use ROC Curves and Precision-Recall Curves for Classification in Python https://machinelearningmastery.com/roc-curves-and-precision-recall-curves-for-classification-in-python/

292 341

The neural network was trained to recognize depression by an arbitrary human speech without context https://habr.com/post/421775/

292 341

HyperparameterHunter Easy hyperparameter optimization and automatic result saving across machine learning algorithms and libraries https://github.com/HunterMcGushion/hyperparameter_hunter