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 291 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 292 652 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 292 652 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.

292 652

مشترکین

-20924 ساعت

-1 3687 روز

-6 31730 روز

21 817

نمایش های پست

~ 15 97724 ساعت

~ 17 79548 ساعت

7.45%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

292 650

Making Your Neural Network Say “I Don’t Know” — Bayesian NNs using Pyro and PyTorch https://towardsdatascience.com/making-your-neural-network-say-i-dont-know-bayesian-nns-using-pyro-and-pytorch-b1c24e6ab8cd?source=collection_home---2------0---------------------

292 650

Обзор основных методов Deep Domain Adaptation https://habr.com/company/mailru/blog/429966/

292 650

How to Reduce Overfitting of a Deep Learning Model with Weight Regularization https://machinelearningmastery.com/how-to-reduce-overfitting-in-deep-learning-with-weight-regularization/

292 650

A Gentle Introduction to Weight Constraints to Reduce Generalization Error in Deep Learning https://machinelearningmastery.com/introduction-to-weight-constraints-to-reduce-generalization-error-in-deep-learning/

292 650

Gaussian Mixture Model clustering: how to select the number of components https://towardsdatascience.com/gaussian-mixture-model-clusterization-how-to-select-the-number-of-components-clusters-553bef45f6e4

292 650

Machine learning, meet quantum computing https://www.technologyreview.com/s/612435/machine-learning-meet-quantum-computing/

292 650

An easy introduction to unsupervised learning with 4 basic techniques https://towardsdatascience.com/an-easy-introduction-to-unsupervised-learning-with-4-basic-techniques-897cb81979fd

292 650

3D Visualization of NN layers with TensorSpace.js https://towardsdatascience.com/3d-visualization-of-nn-layers-with-tensorspace-js-7a8ef5440125

292 650

https://habr.com/company/ruvds/blog/429834/

292 650

A simple Machine Learning introduction https://towardsdatascience.com/a-simple-machine-learning-introduction-2f0f626966d7

292 650

Introduction to Natural Language Processing for Text https://towardsdatascience.com/introduction-to-natural-language-processing-for-text-df845750fb63

292 650

Universities with AI Programs https://ai-jobs.net/universities-with-ai-programs/

292 650

11 websites to find free, interesting datasets https://www.interviewqs.com/blog/free_online_data_sets

292 650

A Comprehensive Hands-on Guide to Transfer Learning with Real-World Applications in Deep Learning https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-hands-on-guide-to-transfer-learning-with-real-world-applications-in-deep-learning-212bf3b2f27a

292 650

What’s In a Face (CVPR in Review V) https://medium.com/neuromation-io-blog/whats-in-a-face-cvpr-in-review-v-3086f60e1f1c

292 650

Predicting Professional Players’ Chess Moves with Deep Learning https://towardsdatascience.com/predicting-professional-players-chess-moves-with-deep-learning-9de6e305109e?source=collection_home---4------0---------------------

292 650

PySyft PySyft is a Python library for secure, private Deep Learning. PySyft decouples private data from model training, using Multi-Party Computation (MPC) within PyTorch. https://github.com/OpenMined/PySyft

292 650

How to train Neural Network faster with optimizers? https://towardsdatascience.com/how-to-train-neural-network-faster-with-optimizers-d297730b3713

292 650

Driving Computer Vision with Deep Learning https://wayve.ai/blog/2018/10/8/vision-for-driving-with-deep-learning

292 650

Kaggle Competition — Image Classification How to build a CNN model that can predict the classification of the input images using transfer learning https://towardsdatascience.com/kaggle-competition-image-classification-676dee6c0f23