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 276 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 293 167 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

21 569

نمایش های پست

~ 16 48024 ساعت

~ 18 29048 ساعت

7.35%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

293 161

🔥AI For Everyone Free course from Andrew Ng In this course, you will learn: - The meaning behind common AI terminology, including neural networks, machine learning, deep learning, and data science - What AI realistically can--and cannot--do - How to spot opportunities to apply AI to problems in your own organization - What it feels like to build machine learning and data science projects - How to work with an AI team and build an AI strategy in your company - How to navigate ethical and societal discussions surrounding AI https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

293 161

Deep Graph Libary release https://www.dgl.ai/release/2019/08/28/release.html

293 161

Создай модель машинного обучения с нуля на бесплатном интенсиве! Ссылка для регистрации 🔜 https://clc.to/XaaVUQ ✔️ Настроим среду и проведем экспресс-введение в Python. ✔️ Построим модель от начала до конца и оценим ее качество. ✔️ Проведем ревью работ участников. Стань одним из лучших и получи грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

293 161

How to Implement the Inception Score (IS) for Evaluating GANs https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-the-inception-score-from-scratch-for-evaluating-generated-images/

293 161

This is an attempt to modify Dive into Deep Learning, Berkeley STAT 157 (Spring 2019) textbook's code into PyTorch. https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch

293 161

Exploring Weight Agnostic Neural Networks article: http://ai.googleblog.com/2019/08/exploring-weight-agnostic-neural.html habr: https://habr.com/ru/post/465369/

293 161

Bi-Tempered Logistic Loss for Training Neural Nets with Noisy Data http://ai.googleblog.com/2019/08/bi-tempered-logistic-loss-for-training.html

293 161

TensorFlow with Apache Arrow Datasets Apache Arrow enables the means for high-performance data exchange with TensorFlow that is both standardized and optimized for analytics and machine learning. https://medium.com/tensorflow/tensorflow-with-apache-arrow-datasets-cdbcfe80a59f Also TensorFlow 2.0 Release Candidate: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0-rc0

293 161

Deep Learning for Content Creation Tutorial https://nvlabs.github.io/dl-for-content-creation/

293 161

Deep Learning Illustrated: Building Natural Language Processing Models https://blog.dominodatalab.com/deep-learning-illustrated-building-natural-language-processing-models/

293 161

Data Visualization Curriculum A data visualization curriculum of interactive notebooks, using Vega-Lite and Altair. https://github.com/uwdata/visualization-curriculum

293 161

Ludwig is a toolbox built on top of TensorFlow that allows to train and test deep learning models without the need to write code. https://github.com/uber/ludwig

293 161

Turbo, An Improved Rainbow Colormap for Visualization http://ai.googleblog.com/2019/08/turbo-improved-rainbow-colormap-for.html

293 161

🔥New models in 17 and 100 languages XLM/mBERT pytorch LM supports multi-GPU and multi-node training https://github.com/facebookresearch/XLM#pretrained-cross-lingual-language-models

293 161

On-Device, Real-Time Hand Tracking with MediaPipe http://ai.googleblog.com/2019/08/on-device-real-time-hand-tracking-with.html

293 161

A Gentle Introduction to StyleGAN the Style Generative Adversarial Network https://machinelearningmastery.com/introduction-to-style-generative-adversarial-network-stylegan/

293 161

Using The Super-Resolution Convolutional Neural Network for Image Restoration https://medium.com/datadriveninvestor/using-the-super-resolution-convolutional-neural-network-for-image-restoration-ff1e8420d846

293 161

Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure Code: https://github.com/jason9693/MusicTransformer-tensorflow2.0 Article: https://arxiv.org/abs/1809.04281

293 161

ai ,machine learning • 1146 leaderboards • 1223 tasks • 1105 datasets • 14779 papers with code https://paperswithcode.com/sota

293 161

Joint Speech Recognition and Speaker Diarization via Sequence Transduction http://ai.googleblog.com/2019/08/joint-speech-recognition-and-speaker.html