fa
Feedback
Machinelearning

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 291 898 مشترک است و جایگاه 327 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 297 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 291 898 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 11 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 089 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -172 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.14% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.61% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 20 847 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 16 386 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 153 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 12 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.

291 898
مشترکین
-17224 ساعت
-1 2407 روز
-6 08930 روز
آرشیو پست ها
Convolutional Neural Networks - The Math of Intelligence (Week 4) https://www.youtube.com/watch?v=FTr3n7uBIuE&feature=push-u&attr_tag=9qkaCr1x57cLT2di-6

Advanced Python features. #tutorial #python @thedevs https://goo.gl/9Vnzoh
Advanced Python features. #tutorial #python @thedevs https://goo.gl/9Vnzoh

Вот как оказывается фейсбук определяет лица на фото - Сначала картинки упрощаются с использованием градиентов - Потом картинки лиц поворачиваются с использованием специального алгоритма - Потом тренируются embeddings для лиц - Потом с помощью "простых" алгоритмов типа SVM выбираются нужные классы для лиц Ссылка - https://goo.gl/zeeNBi Библиотека для определения лиц - https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition #data_science

То, что показалось интересным из презентаций Avito Data Science Meetup. То, что используется для предсказания популярности статей: - Embeddings - https://goo.gl/zb9G7X - Используемые модели и методы - https://goo.gl/jzzkaE Способы построения рекомендаций Озоном: - Технологии - https://goo.gl/YTu47r - Модели - https://goo.gl/mMXJ4s - Какие логия парсятся - https://goo.gl/9mpVAv - Как считают сопутствующие товары - https://goo.gl/BnCSPd - Персональные рекомендации (по сути коллаборативный фильтеринг) - https://goo.gl/E818ab - Аксуссуары (по сути декартово расстояние) - https://goo.gl/wL9a97 #data_science #internet

Третья статья из цикла статей про анализ сайтмапов. А сможете ли вы понять, чем в реальности отличаются кластеры слов? Я не смог =) https://spark-in.me/post/sitemap-scraping-part-3 #data_science

Интересная статья / видео / пост про то, что нейросети легко обмануть, передав им особым образом сгенерированные изображения - Видео https://www.youtube.com/watch?v=M2IebCN9Ht4 - Пример https://pics.spark-in.me/upload/f0be113cb48dd47b14cc51a7546b5a90.png - Ссылка http://www.evolvingai.org/fooling - PDF http://www.evolvingai.org/files/DNNsEasilyFooled_cvpr15.pdf #data_science

120 #MachineLearning business ideas from the latest McKinsey report. https://medium.com/@thoszymkowiak/120-machine-learning-business-ideas-from-the-new-mckinsey-report-b81b239f336 … #AI #ArtificialIntelligence

«Яндекс» запустил на базе сервиса «Дзен» блог-платформу для независимых блогеров, изданий и брендов, рассказал на конференции «Яндекса» медиадиректор «Дзен» Даниил Трабун. По его словам, платформа ориентирована как на СМИ, которые ищут удобный инструмент для организации цифровой дистрибуции контента в первую очередь на мобильные устройства, так и на независимых блогеров, которым сервис может быть интересен в первую очередь возможность монетизации. https://roem.ru/30-05-2017/251056/yandeks-zapustil-new-zen/

photo content

Диалог 2017 | Конференция по компьютерной лингвистике http://www.dialog-21.ru/

Классное видео на тему визуализации того, как искать пифагоровы числа https://www.youtube.com/watch?v=QJYmyhnaaek