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 293 260 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 293 260 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.
293 260
مشترکین
-13124 ساعت
-1 4647 روز
-6 36630 روز
آرشیو پست ها
293 272
Introducing Hypothesis GU Funcs, an Open Source Python Package for Unit Testing
https://eng.uber.com/hypothesis-gu-funcs-unit-testing/
Hypothesis General Universal Function Documentation
https://hypothesis-gufunc.readthedocs.io/en/latest/
293 272
RecSim: A Configurable Simulation Platform for Recommender Systems
https://ai.googleblog.com/2019/11/recsim-configurable-simulation-platform.html
article: https://arxiv.org/abs/1909.04847
github: https://github.com/google-research/recsim
293 272
DeepFovea: Using deep learning for foveated reconstruction in AR/VR
https://ai.facebook.com/blog/deepfovea-using-deep-learning-for-foveated-reconstruction-in-ar-vr/
code: https://github.com/facebookresearch/DeepFovea
full paper: https://research.fb.com/publications/deepfovea-neural-reconstruction-for-foveated-rendering-and-video-compression-using-learned-statistics-of-natural-videos/
@ai_machinelearning_big_data
293 272
What Does Stochastic Mean in Machine Learning?
https://machinelearningmastery.com/stochastic-in-machine-learning/
293 272
How to Connect Model Input Data With Predictions for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/how-to-connect-model-input-data-with-predictions-for-machine-learning/
293 272
Sharing our Experience Upgrading OpenNMT to TensorFlow 2.0
https://blog.tensorflow.org/2019/11/our-experience-upgrading-OpenNMT-to-TensorFlow.html
code: https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-tf
OpenNMT: http://opennmt.net/
293 272
Sberbank's subsidiary Cloud Technologies (provides cloud services under the SberCloud brand) showed the most powerful russian supercomputer Christofari.
Power of the supercomputer is 6.67 penaflops (about 6.7 quadrillion operations per second). So Christofari be in the TOP-30 of the world rating.Access will be available for all AI Cloud subscribers. The cost of usage per min on a full power - 5750 RUB (about $90).
293 272
Research Guide: Pruning Techniques for Neural Networks
https://heartbeat.fritz.ai/research-guide-pruning-techniques-for-neural-networks-d9b8440ab10d
293 272
Introducing the Next Generation of On-Device Vision Models: MobileNetV3 and MobileNetEdgeTPU
http://ai.googleblog.com/2019/11/introducing-next-generation-on-device.html
293 272
Sparse Networks from Scratch: Faster Training without Losing Performance
https://arxiv.org/abs/1907.04840
https://timdettmers.com/2019/07/11/sparse-networks-from-scratch/
Sparse Learning Library and Sparse Momentum Resources
https://github.com/TimDettmers/sparse_learning
293 272
How to Save a NumPy Array to File for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/how-to-save-a-numpy-array-to-file-for-machine-learning/
293 272
Green AI vs Red AI
https://arxiv.org/abs/1907.10597
Tackling Climate Change with Machine Learning
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/da30mv/r_tackling_climate_change_with_machine_learning/
293 272
A Multimodal Language Dataset for Understanding Humor
article: https://arxiv.org/pdf/1904.06618.pdf
dataset: https://github.com/ROC-HCI/UR-FUNNY
293 272
14 Different Types of Learning in Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/types-of-learning-in-machine-learning/
293 272
Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта!
Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/_dCORw (при поддержке NVIDIA Corporation).
Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др.
Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений.
Узнайте больше о возможностях: https://clc.to/_dCORw
293 272
A Gentle Introduction to Maximum a Posteriori (MAP) for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/maximum-a-posteriori-estimation/
293 272
This project is adapted from the original Dive Into Deep Learning book
https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch
