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 282 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 292 839 مشترک است و جایگاه 328 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 282 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 292 839 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 06 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 314 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -187 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.37% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.45% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 21 579 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 15 979 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 07 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.

292 839

مشترکین

-18724 ساعت

-1 3257 روز

-6 31430 روز

21 579

نمایش های پست

~ 15 97924 ساعت

~ 17 85348 ساعت

7.37%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

292 820

Задача по #DataScience от QIWI. Наверняка вы знаете, что такое Терминалы QIWI. Они позволяют совершить оплату в пользу более чем двух тысяч провайдеров. Сейчас пользователи мало платят через терминалы, не знают или не помнят, что их услугу можно оплатить на терминале. QIWI ищет команду, которая сможет доработать (уже реализованный) механизм, рекомендующий плательщику дополнительный платёж. Нужно научиться определять наиболее уместных провайдеров для данного терминала, исходя из его локации и частоты оплачиваемых провайдеров. На реализацию QIWI выделяет 3 млн.рублей и 5 месяцев. Задача подробно описана на сайте (видео + текст) — universe.qiwi.com Заявки от команд до 19 мая. Вопросы все можно задать в @QU_product_hub

292 820

How to Develop a Deep Convolutional Neural Network From Scratch for Fashion MNIST Clothing Classification https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-cnn-from-scratch-for-fashion-mnist-clothing-classification/

292 820

Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation Article.: https://arxiv.org/abs/1806.01260 Github: https://github.com/nianticlabs/monodepth2

292 820

Using Transfer Learning for NLP with Small Data https://blog.insightdatascience.com/using-transfer-learning-for-nlp-with-small-data-71e10baf99a6

292 820

Announcing Open Images V5 and the ICCV 2019 Open Images Challenge http://ai.googleblog.com/2019/05/announcing-open-images-v5-and-iccv-2019.html

292 820

Искусственный интеллект на примере простой игры. Часть 2 https://habr.com/ru/post/451070/

292 820

How to Develop a Convolutional Neural Network From Scratch for MNIST Handwritten Digit Classification https://machinelearningmastery.com/blog/

292 820

Google at ICLR 2019 http://ai.googleblog.com/2019/05/google-at-iclr-2019.html

292 820

Github Autocompletion with Machine Learning https://towardsdatascience.com/github-autocompletion-with-machine-learning-a833cb90983e

292 820

Огромный открытый датасет русской речи https://habr.com/ru/post/450760/

292 820

How to Visualize Filters and Feature Maps in Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-visualize-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks/

292 820

Billion-scale semi-supervised learning for image classification" Weakly-supervised pre-training + semi-supervised pre-training + distillation + transfer/fine-tuning =81.2% twith ResNet-50, 84.8% with ResNeXt-101-32x16, top-1 accuracy on ImageNet. article: https://arxiv.org/abs/1905.00546 announce : https://www.facebook.com/i.zeki.yalniz/posts/10157311492509962

292 820

Reinforcement Learning, Fast and Slow https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(19)30061-0

292 820

Best Practices for Preparing and Augmenting Image Data for Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/best-practices-for-preparing-and-augmenting-image-data-for-convolutional-neural-networks/

292 820

Announcing Google-Landmarks-v2: An Improved Dataset for Landmark Recognition & Retrieval http://ai.googleblog.com/2019/05/announcing-google-landmarks-v2-improved.html

292 820

BoTorch is a library for Bayesian Optimization built on PyTorch. Facebook open-sources Ax and BoTorch to simplify AI model optimization github: https://github.com/pytorch/botorch description: https://techcrunch.com/2019/05/01/facebook-open-sources-ax-and-botorch-to-simplify-ai-model-optimization/

292 820

Ensemble methods: bagging, boosting and stacking https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-and-stacking-c9214a10a205

292 820

Real-Time Patch-Based Stylization of Portraits Using Generative Adversarial Network http://dcgi.fel.cvut.cz/home/sykorad/facestyleGAN.html

292 820

Пошаговое руководство по созданию голосового помощника с Python https://habr.com/ru/post/450224/

292 820

A Gentle Introduction to the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) https://machinelearningmastery.com/introduction-to-the-imagenet-large-scale-visual-recognition-challenge-ilsvrc/