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 290 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 292 388 مشترک است و جایگاه 328 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 290 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 292 388 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 08 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 274 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -221 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.46% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.47% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 21 812 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 16 003 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 09 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.

292 388

مشترکین

-22124 ساعت

-1 3547 روز

-6 27430 روز

21 812

نمایش های پست

~ 16 00324 ساعت

~ 17 78848 ساعت

7.46%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

292 388

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---------------------

292 388

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

292 388

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

292 388

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

292 388

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

292 388

https://habr.com/company/piter/blog/429358/

292 388

Artificial Intelligence meets Art: Neural Transfer Style https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-meets-art-neural-transfer-style-50e1c07aa7f7

292 388

Using 3D visualizations to tune hyperparameters in ML models https://towardsdatascience.com/using-3d-visualizations-to-tune-hyperparameters-of-ml-models-with-python-ba2885eab2e9

292 388

PyTorch implementation of Google AI's BERT model with a script to load Google's pre-trained models https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

292 388

Representation Power of Neural Networks https://towardsdatascience.com/representation-power-of-neural-networks-8e99a383586

292 388

The MAME RL Algorithm Training Toolkit This Python library has the to potential to train your reinforcement learning algorithm on almost any arcade game. It is currently available on Linux systems and works as a wrapper around MAME. The toolkit allows your algorithm to step through gameplay while recieving the frame data and internal memory address values for tracking the games state, along with sending actions to interact with the game. https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkit

292 388

Дорисовывание лиц с помощью машинного обучения https://habr.com/post/428756/

292 388

Building client routing / semantic search and clustering arbitrary external corpuses at Profi.ru https://habr.com/post/428674/

292 388

https://habr.com/company/yandex/blog/428700/

292 388

Applying Machine Learning to classify an unsupervised text document https://towardsdatascience.com/applying-machine-learning-to-classify-an-unsupervised-text-document-e7bb6265f52

292 388

Facebook open sourced Horizon, an end-to-end applied reinforcement learning platform built on #PyTorch 1.0. Horizon uses RL to optimize systems in large-scale production environments and we're excited to make it accessible to anyone using #RL at scale. https://code.fb.com/ml-applications/horizon/

292 388

Semantic Segmentation of Seismic Reflection Images https://nikolasent.github.io/deeplearning/competitions/2018/10/24/Semantic-Segmentation-of-Seismic-Reflection-Images.html

292 388

Introducing AdaNet: Fast and Flexible AutoML with Learning Guarantees https://ai.googleblog.com/2018/10/introducing-adanet-fast-and-flexible.html

292 388

https://habr.com/company/hh/blog/427477/

292 388

BMW Machine Learning Weekly — Week 02 https://towardsdatascience.com/bmw-machine-learning-weekly-week-02-229404823b19