Machine Learning | یادگیری ماشین
💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning | یادگیری ماشین
Канал Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 34 155 підписників, посідаючи 4 022 місце в категорії Технології та додатки та 9 964 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 34 155 підписників.
За останніми даними від 12 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -171, а за останні 24 години на 3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 0%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.82% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 0 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 646 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 13 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
ML Deep Learning NLP Transformers GenAI LLMها LLM Engineering Tools & Protocols Agent Engineering Multi-Agent Systems Production Capstone Projects⬅️ چیزی که برای من جذابه اینه که تأکیدش روی «از صفر ساختن» است. ✅ یعنی بهجای اینکه فقط PyTorch یا یک API آماده را استفاده کنی، اول چیزهایی مثل backprop، tokenizer، attention و agent loop را با منطق و کد خودت میسازی. بعد وقتی سراغ فریمورک میری، میفهمی زیر hood دقیقاً چه اتفاقی میافتد. 🤖 AI Engineering from Scratch 🤖 AI Engineering from Scratch 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
🛠 کارهایی که میتونه انجام بده: ▫️ اجرای چند Agent بهصورت موازی ▫️ جدا نگه داشتن هر Agent در workspace خودش ▫️ کار با git worktree ▫️ دیدن diffها و تغییرات ▫️ ویرایش کد داخل محیط خودش ▫️ اجرای روی Agentهای مختلف💻 Superset 💻 Superset 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
⏰ 170 ساعت | آموزش آنلاین و آفلاین ✅ امکان کارآموزی در گروه همراه اول ✅ امکان ثبتنام به صورت اقساطی🌐 لینک پیشثبتنام #رایگان: 🔗 https://l.hamrah.academy/wbv ⭐️ @Hamrah_Academy | آکادمی همراه اول
✅ هوش مصنوعی اصلاً خنگ نمیشه، فقط کلمات اضافهاش رو فیلتر میکنه. ✅ تا ۷۵ درصد در مصرف توکنهای شما صرفهجویی میکنه. ✅ سه حالت مختلف داره (حتی میتونید دایره لغاتش رو به فقط ۱۰۰ کلمه محدود کنید!). ✅ با ابزارهای محبوبی مثل Claude Code، Gemini CLI و Codex کاملاً سازگاره.☁️ Caveman ☁️ Caveman 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
1️⃣ ویدیوها و دورههای شاهکار: 👻 استنفورد CS336 (جلسات ۵ تا ۱۱ - عمیق و آکادمیک) 👻 کانال GPU MODE (عالی برای درک سختافزار) 👻 الگوهای اینفرنس LLM (برای معماری بهینه سیستم) 👻 دوره اینفرنس LLM از خود انویدیا 2️⃣ ریپازیتوریها و مقالات عمیق: 🫀 مهندسی پرفورمنس GPU 🫀 مهندسی پرفورمنس AI 🫀 درون GPUهای انویدیا (کالبدشکافی سختافزاری) 🫀 راهنمای درک Inference در LLMها📣 واقعیت اینه که هیچ راهنمای قدمبهقدمِ قطعی برای تسلط کامل به این حوزه وجود نداره. بهترین استراتژی اینه که هسته اصلی مدلها و سختافزاری که روش ران میشن رو عمیقاً بشناسید و بقیه مهارتها رو تو دل پروژهها و بر اساس نیازتون یاد بگیرید! 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
1️⃣ کلکسیونی از غولها: دسترسی به مدلهای معروفی مثل Mistral ،Gemma ،DeepSeek ،Kimi و Qwen. 2️⃣ بدون محدودیت: میتونید تولید متن، پردازش صدا، لیپسینک، ترجمه و حتی تولید ویدیو رو به راحتی انجام بدید. 3️⃣ مدلهای اختصاصی: مدلهای خفن خود انویدیا مثل Nemotron هم هستن که برای کارهایی مثل حذف نویز میکروفون رسماً شاهکارن.🏷 من برای بررسی تفاوت کیفیت مدلهای پولی و رایگان مدام مدلهای مختلف رو تست میکنم و میدونم داشتن یه بستر یکپارچه و رایگان برای تست کردن این غولها چقدر ارزشمنده.👇 🔗 build.nvidia.com/models 🔗 build.nvidia.com/models 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
