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 278 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 292 964 مشترک است و جایگاه 328 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 1 278 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 292 964 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 06 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 314 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -187 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.37% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.45% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 21 579 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 15 979 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 07 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.

292 964

مشترکین

-18724 ساعت

-1 3257 روز

-6 31430 روز

21 579

نمایش های پست

~ 15 97924 ساعت

~ 17 85348 ساعت

7.37%

نرخ مشارکت

~ 6

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

292 918

A Gentle Introduction to Upsampling and Transpose Convolution Layers for GANs Generative Adversarial Networks, or GANs, are an architecture for training generative models, such as deep convolutional neural networks for generating images

292 918

Machine Learning Free Course with TensorFlow APIs by Google https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

292 918

Adapters: A Compact and Extensible Transfer Learning Method for NLP https://medium.com/dair-ai/adapters-a-compact-and-extensible-transfer-learning-method-for-nlp-6d18c2399f62

292 918

We Can All Become Video Game Characters With This AI Video: https://www.youtube.com/watch?v=Y73iUAh56iI Paper: https://arxiv.org/abs/1904.08379

292 918

Создай первую модель машинного обучения за 3 дня! С 24 по 26 июня в 11:00 пройдет бесплатный интенсив по Data Science. Ссылка для регистрации 🔜 https://clc.to/isp30Q 🤖 С нуля создадим модель машинного обучения на Python и научим ее предсказывать курс доллара. 🎁 Участники с лучшими работами получат по 30 000 рублей. Будущее — за искусственным интеллектом!

292 918

The 2019 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Best Papers https://syncedreview.com/2019/06/18/cvpr-2019-attracts-9k-attendees-best-papers-announced-imagenet-honoured-10-years-later/

292 918

Stand-Alone Self-Attention in Vision Models Paper: https://arxiv.org/abs/1906.05909

292 918

How to Implement GAN Hacks to Train Stable Generative Adversarial Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-code-generative-adversarial-network-hacks/

292 918

Artificial Intelligence In Healthcare | Examples Of AI In Healthcare https://www.youtube.com/watch?v=j6EB9HO6acE

292 918

Tips for Training Stable Generative Adversarial Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-train-stable-generative-adversarial-networks/

292 918

A collection of various deep learning architectures, models, and tips https://github.com/rasbt/deeplearning-models

292 918

Bayesian Deep Learning Benchmarks https://github.com/OATML/bdl-benchmarks

292 918

Weight Agnostic Neural Networks https://weightagnostic.github.io/

292 918

Google at CVPR 2019 http://ai.googleblog.com/2019/06/google-at-cvpr-2019.html

292 918

Robustness beyond Security: Computer Vision Applications http://gradientscience.org/robust_apps/

292 918

A Gentle Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) https://machinelearningmastery.com/what-are-generative-adversarial-networks-gans/

292 918

Как мы создали систему оповещения о ядерной угрозе https://habr.com/ru/post/452356/

292 918

Language, trees, and geometry in neural networks https://pair-code.github.io/interpretability/bert-tree/

292 918

Applying AutoML to Transformer Architectures http://ai.googleblog.com/2019/06/applying-automl-to-transformer.html

292 918

18 Impressive Applications of Generative Adversarial Networks (GANs) A Generative Adversarial Network, or GAN, is a type of neural network architecture for generative modeling