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 292 747 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 292 747 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.

292 747

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

292 713

PlotNeuralNet https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

292 713

DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning https://www.nature.com/articles/s41598-018-38343-3

292 713

Реализация моделей seq2seq в Tensorflow https://habr.com/ru/post/440472/

292 713

Convolutional Neural Nets in PyTorch https://blog.algorithmia.com/convolutional-neural-nets-in-pytorch/

292 713

GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image https://github.com/albertpumarola/GANimation

292 713

Introducing PlaNet: A Deep Planning Network for Reinforcement Learning https://ai.googleblog.com/2019/02/introducing-planet-deep-planning.html

292 713

How Should Self-Driving Cars Choose Who Not to Kill? https://medium.com/@MORGANMEAKER/how-should-self-driving-cars-choose-who-not-to-kill-442f2a5a1b59?source=topic_page---------------------------20

292 713

Russian AI Cup 2018, история 9 места https://habr.com/ru/post/440574/

292 713

Image Segmentation using Python’s scikit-image module https://towardsdatascience.com/image-segmentation-using-pythons-scikit-image-module-533a61ecc980

292 713

Box Convolution Layer for ConvNets This is a PyTorch implementation of the box convolution layer as introduced in the 2018 NeurIPS paper: https://github.com/shrubb/box-convolutions

292 713

What To Optimize for? Loss Function Cheat Sheet https://medium.com/@urimerhav/what-to-optimize-for-loss-function-cheat-sheet-5fc8b1339939

292 713

Nature Machine Intelligence

292 713

Introduction to gradient boosting on decision trees with Catboost Today I would like to share my experience with open source machine learning library, based on gradient boosting on decision trees, developed by Russian search engine company — Yandex. https://towardsdatascience.com/introduction-to-gradient-boosting-on-decision-trees-with-catboost-d511a9ccbd14

292 713

The Ancient Secrets of Computer Vision University of Washington. Free course This class is a general introduction to computer vision. It covers standard techniques in image processing like filtering, edge detection, stereo, flow, etc. , as well as newer, machine-learning based computer vision. https://pjreddie.com/courses/computer-vision/

292 713

Predict malignancy in cancer tumors with your own neural network https://towardsdatascience.com/predict-malignancy-in-breast-cancer-tumors-with-your-own-neural-network-and-the-wisconsin-dataset-76271a05e941?source=collection_home---4------0---------------------

292 713

A Simple Baseline for Bayesian Deep Learning https://github.com/wjmaddox/swa_gaussian

292 713

Deep Generative Modeling https://www.youtube.com/watch?v=yFBFl1cLYx8

292 713

A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-introduction-to-different-types-of-convolutions-in-deep-learning-669281e58215

292 713

Автономная езда по тротуару посредством OpenCV и Tensorflow https://habr.com/ru/post/439928/

292 713

Reflections on the State of AI: 2018 https://medium.com/evolution-one/reflections-on-the-state-of-ai-2018-46504e25263d?source=topic_page---------4------------------1