uz
Feedback
Machinelearning

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

📈 Telegram kanali Machinelearning analitikasi

Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 294 258 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 332-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 275-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 294 258 obunachiga ega bo‘ldi.

29 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 445 ga, so‘nggi 24 soatda esa -277 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.73% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.47% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 22 736 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 089 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 175 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 30 Iyun, 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.

294 258
Obunachilar
-27724 soatlar
-1 6347 kunlar
-6 44530 kunlar
Postlar arxiv

16 февраля приглашаем на онлайн-трансляцию Avito Analytics meetup #9. Аналитики из Авито, VK и EXPF поделятся опытом оценки пользовательского контента и построения репутационной системы, расскажут, как отчёты по метрикам позволяют видеть ущерб сразу в денежном эквиваленте и зачем применять методы сокращения дисперсии. Зарегистрируйтесь, чтобы получить напоминание о трансляции. Реклама. ООО «Авито Тех». LdtCKaTeL

❓Хотите стать специалистом по компьютерному зрению? Сделайте первые шаги на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение»
❓Хотите стать специалистом по компьютерному зрению? Сделайте первые шаги на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение». 🔥9 февраля в 20:00 мск пройдет открытый урок «Kornia — убийца OpenCV?». На занятии мы обсудим дифференцируемую библиотеку Computer Vision — Kornia. Вы узнаете: - Почему Kornia применяется в обучении нейронных сетей и PyTorch, а OpenCV — нет - За счет чего Kornia работает в разы быстрее, чем OpenCV - Какие продвинутые функции потерь и алгоритмы для моделей CV предоставляет Kornia - Как написать алгоритм, которые автоматически сшивает несколько фотографий в панорамный снимок - Почему Kornia — это лучший инструмент для задач, связанных с геометрией изображений 🧑‍💻 Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/VJV2/

Только до конца месяца дарим 3 курса по IT за 0 рублей вместо 23 500! У тебя всегда 💡 много возможностей. Брать их или нет -
Только до конца месяца дарим 3 курса по IT за 0 рублей вместо 23 500! У тебя всегда 💡 много возможностей. Брать их или нет - решать тебе. Забирать свой пак можно тут 👌

Только до конца месяца дарим 3 курса по IT за 0 рублей вместо 23 500! У тебя всегда 💡 много возможностей. Брать их или нет -
Только до конца месяца дарим 3 курса по IT за 0 рублей вместо 23 500! У тебя всегда 💡 много возможностей. Брать их или нет - решать тебе. Забирать свой пак можно тут 👌

🤖 Погружаемся с нуля в Data Science — перспективную и крайне востребованность область. В преддверии запуска специализации «M
🤖 Погружаемся с нуля в Data Science — перспективную и крайне востребованность область. В преддверии запуска специализации «Machine Learning» приглашаем вас на бесплатный урок онлайн-курса. 👉 Тема урока: Легкий старт в Data Science. На занятии мы разберем основы Машинного Обучения и поговорим о такой востребованной области, как Data Science. 📌 В результате занятия вы: — Изучите основные подходы и принципы методов машинного обучения. — Примените знания на практике — обучите свою первую ML-модель для решения задачи классификации. 👉 Не упустите шанс сделать первый шаг в Data Science! Для участия зарегистрируйтесь https://otus.pw/THXE/

Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и
Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: • Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе. • Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании. • Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков. • Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли. • Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах. • Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы. Запишитесь на бесплатную консультацию. Кураторы определят ваш уровень языка и расскажут подробнее про обучение.

Как не забывать теорию Deep Learning и учить новое? Можно подписаться на канал DeepSchool. В нем вы найдете - короткие посты с теорией; - разборы статей; - советы по обучению сетей; - вопросы с собеседований; - и обзоры фреймворков. Вот примеры полезных постов: 1. Обзор ключевых идей MobileNet что делает эту архитектуру столь эффективной 2. Инструкция: как ускорить разметку изображений при помощи CVAT и FiftyOne 3. Что такое attention 4. Об асинхронности вычислений на GPU 5. Вопрос с собеседования на дообучение сегментационной модели Подписывайтесь, чтобы не забывать теорию Deep Learning и учить новое :)

Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые тех
Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые технологии, а кто недостаточно заботится о сотрудниках. Опрос займёт не больше 5 минут, среди участников будет разыгран iPhone 14 Pro Max (всё честно, правда разыграем, правила тут). 👉Пройти опрос