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 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
آرشیو پست ها
292 667
Reinforcement Learning Tutorial | Reinforcement Learning Example Using Python
https://www.youtube.com/watch?v=LzaWrmKL1Z4
292 667
University of California, Berkeley full course 2018
This course will introduce the basic ideas and techniques underlying the design of intelligent computer systems. A specific emphasis will be on the statistical and decision-theoretic modeling paradigm.
By the end of this course, you will have built autonomous agents that efficiently make decisions in fully informed, partially observable and adversarial settings
https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/
292 667
Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements
https://medium.com/@borisborev/aifortrading-2edd6fac689d
292 667
Изучаешь Data Science? Такого ты еще не видел!@mommyscience - авторский канал, на котором не бывает скучно, только годная информация, челенджи и рекомендации. Качай свой скилл вместе с нами!
Подписавшись, ты получишь доступ к постоянно пополняющейся базе знаний, а именно:
✔️ Разбор реальных задач
✔️ Рекомендации и советы по обучению
✔️ Внутренние соревнования и викторины
✔️ Ссылки на полезные материалы
✔️ Участие в соревнованиях на Kaggle и многое другое https://t.me/mommyscience
292 667
Reinforcement learning without gradients: evolving agents using Genetic Algorithms
https://towardsdatascience.com/reinforcement-learning-without-gradients-evolving-agents-using-genetic-algorithms-8685817d84f
292 667
Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing
https://medium.com/unbabel/emnlp18-cookie-monsters-blackboxes-and-document-level-nmt-f5ae0da2d129
292 667
What a text recognition system actually sees
https://towardsdatascience.com/what-a-text-recognition-system-actually-sees-6c04864b8a98
292 667
Python Anaconda for Deep Learning, Keras and Tensorflow (Module 1, Part 3)
https://www.youtube.com/watch?v=uOMhboAnVNk
292 667
The best of GAN papers in the year 2018
https://dtransposed.github.io/blog/Best-of-GANs-2018-(Part-1-out-of-2).html
292 667
Top 10 IPython Notebook Tutorials for Data Science and Machine Learning
List mostly for beginners.
Link: https://www.kdnuggets.com/2016/04/top-10-ipython-nb-tutorials.html
#novice #beginner #ipython #jupyter
292 667
Creating voice assistant for games (tutorial for FIFA)
Play games with voice commands using a Deep Learning powered wake-word detection engine
https://towardsdatascience.com/creating-voice-assistant-for-games-tutorial-for-fifa-71cfbe428bd1
292 667
Impact of Dataset Size on Deep Learning Model Skill And Performance Estimates
https://machinelearningmastery.com/impact-of-dataset-size-on-deep-learning-model-skill-and-performance-estimates/
292 667
How to Develop a Stacking Ensemble for Deep Learning Neural Networks in Python With Keras
https://machinelearningmastery.com/stacking-ensemble-for-deep-learning-neural-networks/
292 667
Explained: A Style-Based Generator Architecture for GANs - Generating and Tuning Realistic Artificial Faces
https://towardsdatascience.com/explained-a-style-based-generator-architecture-for-gans-generating-and-tuning-realistic-6cb2be0f431
292 667
A radical new neural network design
https://www.technologyreview.com/s/612561/a-radical-new-neural-network-design-could-overcome-big-challenges-in-ai/
292 667
Deep learning cheatsheets, covering content of Stanford’s CS 230 class
CNN: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230/cheatsheet-convolutional-neural-networks
RNN: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230/cheatsheet-recurrent-neural-networks
TipsAndTricks: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230/cheatsheet-deep-learning-tips-and-tricks
#cheatsheet #Stanford #dl #cnn #rnn #tipsntricks
292 667
How to Create a Random-Split, Cross-Validation, and Bagging Ensemble for Deep Learning in Keras
https://machinelearningmastery.com/how-to-create-a-random-split-cross-validation-and-bagging-ensemble-for-deep-learning-in-keras/
292 667
Generating New Ideas for Machine Learning Projects Through Machine Learning
https://towardsdatascience.com/generating-new-ideas-for-machine-learning-projects-through-machine-learning-ce3fee50ec2
