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 281 فناوری و برنامه‌ها326...

📈 تحلیل کانال تلگرام Machinelearning

کانال Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 293 457 مشترک است و جایگاه 326 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 281 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 293 457 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 02 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 464 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -249 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.49% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.71% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 21 989 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 16 765 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 173 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 03 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.

293 457

مشترکین

-24924 ساعت

-1 5267 روز

-6 46430 روز

21 989

نمایش های پست

~ 16 76524 ساعت

~ 18 67648 ساعت

7.49%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

293 421

PyTorch framework for cryptographically secure random number generation, torchcsprng, now available https://pytorch.org/blog/torchcsprng-release-blog/

293 421

Уже в этот четверг в 19:00 (27 августа)🗓 состоится митап, на котором вы погрузитесь в загадочный мир интересов продвинутых экспертов, помимо Data Science: 👉 О чём с детства мечтал Евгений Виноградов, руководитель отдела разработки хранилищ данных (Яндекс.Деньги)? 👉 Чем занимается в свободное от работы время datascientist и алгоритмический трейдер Алекс Леков? 🔥Регистрация на Meetup здесь

293 421

Building a Neural Network to Predict Loan Risk https://tymick.me/blog/loan-risk-neural-network Github: https://github.com/tywmick/loan-risk-neural-network @ai_machinelearning_big_data

293 421

Introducing Semantic Reactor: Explore NLP in Google Sheets https://blog.tensorflow.org/2020/08/introducing-semantic-reactor-explore-nlp-sheets.html Code sample: https://github.com/google/making_with_ml/blob/master/semantic_ml/use_sample.js @ai_machinelearning_big_data

293 421

Facebook research at ECCV 2020 https://ai.facebook.com/blog/facebook-research-at-eccv-2020/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

@itlecture - канал с бесплатными обучающими видео-лекциями по IT и технологиям, а так же записями крупных конференций на различные IT тематики как для новичков, так и для опытных айтишников. Программирование, Искусственный Интеллект, DevOps, Clouds, Веб-Дизайн, Базы Данных и многое другое. ➡️ https://t.me/itlecture - Заходи и прокачай свои скиллы БЕСПЛАТНО с кучей крутых видосов.

293 421

📗 Forward from the 'Deep Learning for Coders' Book Post: https://www.fast.ai/2020/08/20/soumith-forward/ Free Book in Jupiter: https://github.com/fastai/fastbook/blob/master/01_intro.ipynb Github: https://github.com/fastai/fastbook @ai_machinelearning_big_data

293 421

Understanding Deep Learning on Controlled Noisy Labels https://ai.googleblog.com/2020/08/understanding-deep-learning-on.html Code: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/mentormix Dataset: https://google.github.io/controlled-noisy-web-labels/index.html @ai_machinelearning_big_data

293 421

PyTorch 1.6 now includes Stochastic Weight Averaging https://pytorch.org/blog/pytorch-1.6-now-includes-stochastic-weight-averaging/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

Content-Based Recommendation System using Word Embeddings https://www.kdnuggets.com/2020/08/content-based-recommendation-system-word-embeddings.html Code: https://github.com/sdhilip200/Content-Based-Recommendation---Good-Reads-data @ai_machinelearning_big_data

293 421

Efficient PyTorch I/O library for Large Datasets, Many Files, Many GPUs https://pytorch.org/blog/efficient-pytorch-io-library-for-large-datasets-many-files-many-gpus/ Github: https://github.com/tmbdev/webdataset Documentation: https://webdataset.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

🔥 Language Interpretability Tool Open-source platform for visualization and understanding of NLP models. Github: https://github.com/PAIR-code/lit Developer Guide: https://github.com/PAIR-code/lit/blob/main/docs/development.md Paper: https://arxiv.org/abs/2008.05122 Video: https://www.youtube.com/watch?v=j0OfBWFUqIE @ai_machinelearning_big_data

293 421

Guided Collaborative Training for Pixel-wise Semi-Supervised Learning Github: https://github.com/ZHKKKe/PixelSSL Paper: https://arxiv.org/abs/2008.05258 @ai_machinelearning_big_data

293 421

Plot a Decision Surface for Machine Learning Algorithms in Python https://machinelearningmastery.com/plot-a-decision-surface-for-machine-learning/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

TensorFlow Model Optimization Toolkit — Weight Clustering API https://blog.tensorflow.org/2020/08/tensorflow-model-optimization-toolkit-weight-clustering-api.html @ai_machinelearning_big_data

293 421

5 Machine Learning Regression Algorithms You Need to Know https://towardsdatascience.com/5-regression-algorithms-you-need-to-know-theory-implementation-37993382122d habr ru: https://habr.com/ru/company/mailru/blog/513842/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

LSTM in Machine Learning https://thecleverprogrammer.com/2020/08/11/lstm-in-machine-learning/ @ai_machinelearning_big_data

293 421

Layerwise learning for Quantum Neural Networks Training strategy that addresses vanishing gradients in quantum neural networks (QNNs). https://blog.tensorflow.org/2020/08/layerwise-learning-for-quantum-neural-networks.html Quirk: a drag-and-drop quantum circuit simulator with nice visualizations: https://algassert.com/quirk Paper: https://arxiv.org/abs/2003.02989 Quantum Intuition:https://www.youtube.com/channel/UC-2knDbf4kzT3uzWo7iTJyw @ai_machinelearning_big_data

293 421

Question and Answer Test-Train Overlap in Open-Domain Question Answering Datasets Github: https://github.com/facebookresearch/QA-Overlap Paper: https://arxiv.org/abs/2008.02637 @ai_machinelearning_big_data

293 421

DeText: A Deep Neural Text Understanding Framework DeText can be applied to many tasks, including search & recommendation ranking, multi-class classification and query understanding tasks. Github: https://github.com/linkedin/detext Paper: https://arxiv.org/abs/2008.02460v1 @ai_machinelearning_big_data