Machinelearning

Kanalga Telegram’da o‘tish

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

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:Machinelearning Rossiya1 276 Texnologiyalar & Aralashmalar326...

📈 Telegram kanali Machinelearning analitikasi

Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 293 260 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 326-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 276-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 293 260 obunachiga ega bo‘ldi.

04 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 366 ga, so‘nggi 24 soatda esa -131 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.35% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.62% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 21 569 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 480 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 168 ta reaksiya keladi.
Tematik yo‘nalishlar: Kontent openai, claude, api, gemini, контекст kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 05 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

293 260

Obunachilar

-13124 soatlar

-1 4647 kunlar

-6 36630 kunlar

21 569

Post ko'rishlar

~ 16 48024 soatlar

~ 18 29048 soatlar

7.35%

Muloqot nisbati

~ 6

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

293 258

A Gentle Introduction to Linear Regression With Maximum Likelihood Estimation https://machinelearningmastery.com/linear-regression-with-maximum-likelihood-estimation/

293 258

ICCV 2019 papers open access http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019.py Workshops: http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019_workshops/menu.py

293 258

Разработчики из России сделали нейросеть, которая отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах. Идея о небелковых авторах новостей не нова. Многие из вас наверняка уже читали тексты сгенерированные нейросетями. И сейчас я вам хочу рассказать про Signum.ai. Их система ИИ в режиме реального времени анализирует более 300 тысяч площадок (форумы, блоги, аккаунты в соцсетях) и отслеживает зарождение новых трендов на ранних этапах. По своей сути Signum.ai — это аналитические дайджесты, которые мне очень напоминают рассылку Business Insider Intelligence. Тут ML технологии сосредоточены не на красоте повествования, а на ценности содержимого. Советую вам всем посмотреть на Signum.ai и поддержать отечественного производителя своим любопытством.

293 258

Learning to Smell: Using Deep Learning to Predict the Olfactory Properties of Molecules https://ai.googleblog.com/2019/10/learning-to-smell-using-deep-learning.html Machine Learning for Scent: Learning Generalizable Perceptual Representations of Small Molecules https://arxiv.org/abs/1910.10685

293 258

Deepfake Detection Challenge: AWS and new academics join, initial data set released https://ai.facebook.com/blog/deepfake-detection-challenge-aws-and-new-academics-join/ The Deepfake Detection Challenge (DFDC) Preview Dataset https://arxiv.org/abs/1910.08854?fbclid=IwAR2F6Z-BVoxoc9TlhUYIx-yMkMF9XzkbWj38Hj0HYK5tFJ6zYNXfwUzsP6w https://deepfakedetectionchallenge.ai/?fbclid=IwAR0b0AhrWFUMzwOaZuZMhv8UVrCu7Jcfj5_I66rwvL54089bI4ysNNYWbz4

293 258

Audio and Visual Quality Measurement using Fréchet Distance http://ai.googleblog.com/2019/10/audio-and-visual-quality-measurement.html

293 258

Успейте на акцию со скидками 40% и осваивайте самую востребованную технологию искусственного интеллекта на выгодных условиях! Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? В SkillFactory в ноябре стартует курс онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw (при поддержке NVIDIA Corporation). Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др. Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений. Узнайте больше о возможностях: https://clc.to/7KlVNw

293 258

Graph Representation Learning https://grlearning.github.io/papers/ Awesome Graph Classification https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification

293 258

A Gentle Introduction to Cross-Entropy for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/cross-entropy-for-machine-learning/

293 258

Benchmarking Transformers: PyTorch and TensorFlow https://medium.com/huggingface/benchmarking-transformers-pytorch-and-tensorflow-e2917fb891c2

293 258

Naive Bayes Classifier From Scratch in Python https://machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/

293 258

Video Architecture Search http://ai.googleblog.com/2019/10/video-architecture-search.html Evolving Space-Time Neural Architectures for Videos https://github.com/google-research/google-research/tree/master/evanet Tiny Video Networks https://arxiv.org/abs/1910.06961

293 258

Open-sourcing ReAgent, a modular, end-to-end platform for building reasoning systems https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-reagent-a-platform-for-reasoning-systems/ interactive tutorial: http://reagent.ai/rasp_tutorial.html

293 258

Deep recommender models using PyTorch https://github.com/maciejkula/spotlight

293 258

Solving Rubik’s Cube with a Robot Hand https://openai.com/blog/solving-rubiks-cube/ paper: https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/papers/solving-rubiks-cube.pdf video: https://www.youtube.com/playlist?list=PLOXw6I10VTv9HODt7TFEL72K3Q6C4itG6

293 258

How-to Get Started with Machine Learning on Arduino https://medium.com/tensorflow/how-to-get-started-with-machine-learning-on-arduino-7daf95b4157 TensorFlow Lite for Microcontrollers https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro TensorFlow Lite for Microcontrollers https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers/overview

293 258

Open-sourcing mvfst-rl, a research platform for managing network congestion with reinforcement learning https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-mvfst-rl-a-research-platform-for-managing-network-congestion-with-reinforcement-learning/ code: https://github.com/facebookresearch/mvfst-rl

293 258

A collection of infrastructure and tools for research in neural network interpretability https://github.com/tensorflow/lucid

293 258

A Gentle Introduction to Information Entropy https://machinelearningmastery.com/what-is-information-entropy/

293 258

Benchmarking Every Open Source Model https://sotabench.com