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 291 Texnologiyalar & Aralashmalar328...

📈 Telegram kanali Machinelearning analitikasi

Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 292 747 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 328-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 291-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 292 747 obunachiga ega bo‘ldi.

07 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 317 ga, so‘nggi 24 soatda esa -209 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.45% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.46% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 21 817 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 15 977 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 160 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 08 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.

292 747

Obunachilar

-20924 soatlar

-1 3687 kunlar

-6 31730 kunlar

21 817

Post ko'rishlar

~ 15 97724 soatlar

~ 17 79548 soatlar

7.45%

Muloqot nisbati

~ 6

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

292 692

Google Researchers Have a New Alternative to Traditional Neural Networks Say hello to the capsule network. https://www.technologyreview.com/the-download/609297/google-researchers-have-a-new-alternative-to-traditional-neural-networks/

292 692

Practical Deep Learning for Coders 2019 https://www.fast.ai/2019/01/24/course-v3/

292 692

Fitting a Neural Network Using Randomized Optimization in Python https://medium.com/@gkhayes/fitting-a-neural-network-using-randomized-optimization-in-python-71595de4ad2d

292 692

https://habr.com/ru/post/432444/

292 692

https://www.youtube.com/watch?v=1ct_P3IZow0

292 692

Summarized 14 NLP Research Breakthroughs You Can Apply To Your Business https://www.topbots.com/most-important-ai-nlp-research

292 692

Reading Minds with Deep Learning https://blog.floydhub.com/reading-minds-with-deep-learning/

292 692

Bayesian Neural Network Series Post 1: Need for Bayesian Neural Networks https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-1-need-for-bayesian-networks-e209e66b70b2 Post 2: Background Knowledge https://medium.com/neuralspace/bayesian-neural-network-series-post-2-background-knowledge-fdec6ac62d43

292 692

Хотите освоить машинное обучение и нейронные сети? Стремитесь к перспективной карьере Data Scientist’а? Машинное обучение необходимо в рабочих задачах? SkillFactory открывают набор на онлайн-курс "Практический Machine Learning" → https://goo.gl/n5KWHJ. На курсе делают упор на практику и только потом переходят к теории. Под руководством data scientist’а с опытом работы в международной корпорации вы на практике освоите все современные методы машинного обучения и научитесь работать с нейронными сетями. Для обучения на курсе вам не нужно никаких дополнительных знаний, включая обширные познания в программировании. Вы сможете уверенно использовать методы машинного обучения через 11 недель!

292 692

How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-62acf5b143d0

292 692

Understanding data https://towardsdatascience.com/what-is-data-8f94ae3a56b4

292 692

Understanding Convolutional Neural Networks through Visualizations in PyTorch Explanation of how #CNN works Link: https://towardsdatascience.com/understanding-convolutional-neural-networks-through-visualizations-in-pytorch-b5444de08b91 #PyTorch #nn #DL

292 692

Soft Actor-Critic: Deep Reinforcement Learning for Robotics https://ai.googleblog.com/2019/01/soft-actor-critic-deep-reinforcement.html

292 692

https://habr.com/ru/post/436628/

292 692

Auto-DeepLab: Fei-Fei Li & Alan Yuille on Semantic Image Segmentation https://medium.com/syncedreview/auto-deeplab-fei-fei-li-alan-yuille-on-semantic-image-segmentation-f2f2ab9795d5

292 692

“Interesting” Projections — Where PCA Fails. https://towardsdatascience.com/interesting-projections-where-pca-fails-fe64ddca73e6

292 692

https://habr.com/ru/post/436088/

292 692

Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements https://towardsdatascience.com/aifortrading-2edd6fac689d

292 692

Deep Reinforcement Learning Algorithms with PyTorch https://github.com/p-christ/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch

292 692

Padam: Closing the Generalization gap of adaptive gradient methods in training deep neural networks https://github.com/yashkant/Padam-Tensorflow