اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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📈 تحلیل کانال تلگرام Machinelearning
کانال Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 293 306 مشترک است و جایگاه 326 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 1 283 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 293 306 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 03 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 469 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -218 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.32% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.77% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 21 487 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 16 937 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 169 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 04 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.
293 306
مشترکین
-21824 ساعت
-1 5287 روز
-6 46930 روز
آرشیو پست ها
293 292
How to Transform Target Variables for Regression With Scikit-Learn
https://machinelearningmastery.com/how-to-transform-target-variables-for-regression-with-scikit-learn/
293 292
BMW shares AI algorithms used in production, available on GitHub
https://www.bmwblog.com/2019/12/13/bmw-shares-ai-algorithms-used-in-production-available-on-github/
Github : https://github.com/BMW-InnovationLab
293 292
Quality-Diversity optimisation algorithms
https://quality-diversity.github.io/
Code: https://gitlab.com/leo.cazenille/qdpy
293 292
Develop Smaller Speech Recognition Models with NVIDIA’s NeMo Framework
https://devblogs.nvidia.com/develop-smaller-speech-recognition-models-with-nvidias-nemo-framework/
Github: https://github.com/NVIDIA/NeMo
https://ngc.nvidia.com/catalog/models/nvidia:quartznet15x5
293 292
Tune Hyperparameters for Classification Machine Learning Algorithms
https://machinelearningmastery.com/hyperparameters-for-classification-machine-learning-algorithms/
293 292
Model-Based Reinforcement Learning:
Theory and Practice
https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/12/mbpo/
293 292
Хочешь разобраться, кто такой Data Scientist? Узнать, что такое машинное обучение?
Добро пожаловать на курс «Профессия Data Scientist!». Пройдя его, ты получишь востребованную работу, с интересными задачами, да и зарплата неплохая.
👉 Все подробности по ссылке: https://clc.to/5c37tA
Что ты получишь:
📌 целых 300 часов онлайн-обучения;
📌 2 специальности в одной программе;
📌 реальные задачи и много практики;
📌 гарантированное трудоустройство после прохождения курса.
Учись 6 месяцев бесплатно! Первый платеж соверши аж через полгода.
Для всех студентов подарок — 2 месяца английского языка бесплатно!
🎁 В новый год с новыми знаниями! Skillbox дарит огромную скидку 50% в декабре!
293 292
Fairness Indicators: Scalable Infrastructure for Fair ML Systems
http://ai.googleblog.com/2019/12/fairness-indicators-scalable.html
Github: https://github.com/tensorflow/fairness-indicators
Blog: https://blog.tensorflow.org/2019/12/fairness-indicators-fair-ML-systems.html
293 292
KingSoft WPS: document image dewarping based on TensorFlow
https://blog.tensorflow.org/2019/12/kingsoft-wps-document-image-dewarping.html
293 292
Develop an Intuition for Bayes Theorem With Worked Examples
https://machinelearningmastery.com/intuition-for-bayes-theorem-with-worked-examples/
293 292
PyTorch adds new tools and libraries, welcomes
https://pytorch.org/blog/pytorch-adds-new-tools-and-libraries-welcomes-preferred-networks-to-its-community/
NeurIPS 2019 Expo Workshop
https://nips.cc/ExpoConferences/2019/schedule?workshop_id=16
PyTorch Elastic : https://github.com/pytorch/elastic
@ai_machinelearning_big_data
293 292
Свежая подборка из мира новостей по искусственному интеллекту, Big Data и машинному обучению. Переходи по ссылке и будь в курсе всего, что происходит в России и мире. Не оставайся в стороне от историй, за которыми будущее.
https://t.me/bolshiedannye
293 292
A new framework for large-scale training of state-of-the-art visual classification models
https://ai.facebook.com/blog/a-new-framework-for-large-scale-training-of-state-of-the-art-visual-classification-models/
Github: https://github.com/facebookresearch/ClassyVision
Multi-modal Research to Production with PyTorch and Facebook
https://nips.cc/ExpoConferences/2019/schedule?workshop_id=16
https://classyvision.ai/
293 292
Understanding Transfer Learning for Medical Imaging
https://ai.googleblog.com/2019/12/understanding-transfer-learning-for.html
Article: https://arxiv.org/abs/1902.07208
293 292
Deep Double Descent
https://openai.com/blog/deep-double-descent/
Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt
https://arxiv.org/abs/1912.02292
293 292
Netflix open-sources its Python Framework ‘Metaflow’ for building and managing data science projects
https://www.marktechpost.com/2019/12/04/netflix-open-sources-its-python-framework-metaflow-for-building-and-managing-data-science-projects/
Github: https://github.com/Netflix/metaflow
Documentation: https://docs.metaflow.org/
293 292
Training multi-agent AI systems to solve complex tasks through cooperation
https://ai.facebook.com/blog/using-multi-agent-reinforcement-learning-to-improve-collaboration/
full paper: https://arxiv.org/abs/1910.08809
code: https://github.com/TorchCraft/TorchCraftAI/tree/targeting
