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 293 167 مشترک است و جایگاه 326 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 1 276 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 293 167 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 04 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 366 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -131 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.35% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.62% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 21 569 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 16 480 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 168 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 05 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.
293 167
مشترکین
-13124 ساعت
-1 4647 روز
-6 36630 روز
آرشیو پست ها
293 172
17th September In Moscow MegaFon office will host another meetup. Speakers from Mail.Ru, Altinity, Couchbase and MegaFon will talk about Statefull in Kubernetes. Free admission.
For details and registration : https://pao-megafon--org.timepad.ru/event/1056036/
293 172
Learning Cross-Modal Temporal Representations from Unlabeled Videos
http://ai.googleblog.com/2019/09/learning-cross-modal-temporal.html
293 172
Recursive Sketches for Modular Deep Learning
http://ai.googleblog.com/2019/09/recursive-sketches-for-modular-deep.html
293 172
📝 The paper: Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features
video: https://www.youtube.com/watch?v=AOZw1tgD8dA
available here: http://gradientscience.org/adv/
article: https://distill.pub/2019/advex-bugs-discussion/
293 172
Assessing the Quality of Long-Form Synthesized Speech
http://ai.googleblog.com/2019/09/assessing-quality-of-long-form.html
293 172
DeepMind's OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games.
code: https://github.com/deepmind/open_spiel
article: https://arxiv.org/abs/1908.09453
293 172
How to Develop and Evaluate Naive Classifier Strategies Using Probability
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-and-evaluate-naive-classifier-strategies-using-probability/
293 172
💬 Announcing Two New Natural Language Dialog Datasets
https://ai.googleblog.com/2019/09/announcing-two-new-natural-language.html
Coached Conversational Preference Elicitation
A dataset consisting of 502 dialogs with 12,000 annotated utterances between a user and an assistant discussing movie preferences in natural language.
https://ai.google/tools/datasets/coached-conversational-preference-elicitation
Accessing the Taskmaster-1 dataset
The full Taskmaster-1 dialog dataset has total 13,215 dialogs with 7708 written and 5507 spoken.
https://storage.googleapis.com/dialog-data-corpus/TASKMASTER-1-2019/landing_page.html
293 172
Pytorch implementation of the paper "Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples»
https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch
Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples
https://github.com/richardaecn/class-balanced-loss
293 172
Introducing Neural Structured Learning in TensorFlow
https://medium.com/tensorflow/introducing-neural-structured-learning-in-tensorflow-5a802efd7afd
Neural Structured Learning: Training with Structured Signals
Article: https://www.tensorflow.org/neural_structured_learning
Code: https://github.com/tensorflow/neural-structured-learning
293 172
Giving Lens New Reading Capabilities in Google Go
http://ai.googleblog.com/2019/09/giving-lens-new-reading-capabilities-in.html
293 172
A Gentle Introduction to Jensen’s Inequality
https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-jensens-inequality/
293 172
Rules of Machine Learning by Google
Best Practices for ML Engineering
https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml/
293 172
Adapt or Get Left Behind: Domain Adaptation through BERT Language Model Finetuning for Aspect-Target Sentiment Classification
https://arxiv.org/abs/1908.11860
293 172
A Gentle Introduction to Generative Adversarial Network Loss Functions
https://machinelearningmastery.com/generative-adversarial-network-loss-functions/
293 172
📚 A practical approach to machine learning.
GitHub : https://github.com/GokuMohandas/practicalAI
293 172
Тестим: профессия ML-разработчик
3 сентября в 19:00
Три человека разных профессий впервые напишут собственный сервис, основанный на машинном обучении.
Вы тоже сможете. Присоединяйтесь: https://clc.to/85qbFg
Как это устроено?
— Эмиль Магеррамов, COO в EORA Data Lab и ведущий преподаватель специализации «Data Science» в SkillFactory
— короткая видеолекция и инструкция по установке необходимых приложений для работы
— час интенсива по Machine learning в режиме реального времени с преподавателем и другими студентами
— ваш собственный сервис для определения спама, основанный на машинном обучении, уже к вечеру.
Регистрируйтесь и попробуйте свои силы в Machine learning: https://clc.to/85qbFg
293 172
🔥Finally, AI-Based Painting is here!
#GANPaint
video: https://www.youtube.com/watch?v=IqHs_DkmDVo
Semantic Photo Manipulation with a Generative Image Prior
paper: http://ganpaint.io/
293 172
🚀 Introducing TF-GAN: A lightweight GAN library for TensorFlow 2.0
Tensorflow blog: https://medium.com/tensorflow/introducing-tf-gan-a-lightweight-gan-library-for-tensorflow-2-0-36d767e1abae
Code: https://github.com/tensorflow/gan
Free course: https://developers.google.com/machine-learning/gan/
Paper: https://arxiv.org/abs/1805.08318
293 172
PyTorch Examples
A repository showcasing examples of using PyTorch
https://github.com/pytorch/examples
