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 291 898 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 327-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 297-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 291 898 obunachiga ega bo‘ldi.

11 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 089 ga, so‘nggi 24 soatda esa -172 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.14% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.61% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 20 847 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 386 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 153 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 12 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.

291 898
Obunachilar
-17224 soatlar
-1 2407 kunlar
-6 08930 kunlar
Postlar arxiv
Интересное в мире DS/ML (в этот раз негусто): - Andrew Ng открыл новый курс на Курсере про Deep Learning - ссылка выше (было) - Facebook полностью перешел на нейросети для перевода - https://goo.gl/VhjA9H - Pytorch v0.2 - https://goo.gl/99QpB3 - может кому-то актуально - Люди из Salesforce тренируют LTSM сети для перевода с одного языка на другой, берут получившийся декодер (часть сети) и используют его чтобы скормить его выход другим нейросетям, которые делают более простые вещи - https://goo.gl/6Kt77o #data_science

Focal Loss for Dense Object Detection Tsung-Yi Lin, Priya Goyal, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollár The highest accuracy object detectors to date are based on a two-stage approach popularized by R-CNN, where a classifier is applied to a sparse set of candidate object locations. In contrast, one-stage detectors that are applied over a regular, dense sampling of possible object locations have the potential to be faster and simpler, but have trailed the accuracy of two-stage detectors thus far. In this paper, we investigate why this is the case. We discover that the extreme foreground-background class imbalance encountered during training of dense detectors is the central cause. We propose to address this class imbalance by reshaping the standard cross entropy loss such that it down-weights the loss assigned to well-classified examples. Our novel Focal Loss focuses training on a sparse set of hard examples and prevents the vast number of easy negatives from overwhelming the detector during training. To evaluate the effectiveness of our loss, we design and train a simple dense detector we call RetinaNet. Our results show that when trained with the focal loss, RetinaNet is able to match the speed of previous one-stage detectors while surpassing the accuracy of all existing state-of-the-art two-stage detectors. https://arxiv.org/abs/1708.02002 #deeplearning #paper

В ИТМО через 10 дней пройдет летняя школа машинного обучения ЦРТ. Учеба бесплатная, организаторы оплачивают билеты и проживание 20 участникам. http://algorythm.tech/

#machinelearning in python for trading http://upflow.co/l/6E7H

Занятная статья - мысли профессора финансов про биткоины (несовместимые вещи) =) - https://goo.gl/DkgWfH #internet

вот тут хорошо разобрали почему так есть https://habrahabr.ru/company/mailru/blog/331696/