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
Convolutional Neural Networks - The Math of Intelligence (Week 4) https://www.youtube.com/watch?v=FTr3n7uBIuE&feature=push-u&attr_tag=9qkaCr1x57cLT2di-6

Advanced Python features. #tutorial #python @thedevs https://goo.gl/9Vnzoh
Advanced Python features. #tutorial #python @thedevs https://goo.gl/9Vnzoh

Вот как оказывается фейсбук определяет лица на фото - Сначала картинки упрощаются с использованием градиентов - Потом картинки лиц поворачиваются с использованием специального алгоритма - Потом тренируются embeddings для лиц - Потом с помощью "простых" алгоритмов типа SVM выбираются нужные классы для лиц Ссылка - https://goo.gl/zeeNBi Библиотека для определения лиц - https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition #data_science

То, что показалось интересным из презентаций Avito Data Science Meetup. То, что используется для предсказания популярности статей: - Embeddings - https://goo.gl/zb9G7X - Используемые модели и методы - https://goo.gl/jzzkaE Способы построения рекомендаций Озоном: - Технологии - https://goo.gl/YTu47r - Модели - https://goo.gl/mMXJ4s - Какие логия парсятся - https://goo.gl/9mpVAv - Как считают сопутствующие товары - https://goo.gl/BnCSPd - Персональные рекомендации (по сути коллаборативный фильтеринг) - https://goo.gl/E818ab - Аксуссуары (по сути декартово расстояние) - https://goo.gl/wL9a97 #data_science #internet

Третья статья из цикла статей про анализ сайтмапов. А сможете ли вы понять, чем в реальности отличаются кластеры слов? Я не смог =) https://spark-in.me/post/sitemap-scraping-part-3 #data_science

Интересная статья / видео / пост про то, что нейросети легко обмануть, передав им особым образом сгенерированные изображения - Видео https://www.youtube.com/watch?v=M2IebCN9Ht4 - Пример https://pics.spark-in.me/upload/f0be113cb48dd47b14cc51a7546b5a90.png - Ссылка http://www.evolvingai.org/fooling - PDF http://www.evolvingai.org/files/DNNsEasilyFooled_cvpr15.pdf #data_science

120 #MachineLearning business ideas from the latest McKinsey report. https://medium.com/@thoszymkowiak/120-machine-learning-business-ideas-from-the-new-mckinsey-report-b81b239f336 … #AI #ArtificialIntelligence

«Яндекс» запустил на базе сервиса «Дзен» блог-платформу для независимых блогеров, изданий и брендов, рассказал на конференции «Яндекса» медиадиректор «Дзен» Даниил Трабун. По его словам, платформа ориентирована как на СМИ, которые ищут удобный инструмент для организации цифровой дистрибуции контента в первую очередь на мобильные устройства, так и на независимых блогеров, которым сервис может быть интересен в первую очередь возможность монетизации. https://roem.ru/30-05-2017/251056/yandeks-zapustil-new-zen/

photo content

Диалог 2017 | Конференция по компьютерной лингвистике http://www.dialog-21.ru/

Классное видео на тему визуализации того, как искать пифагоровы числа https://www.youtube.com/watch?v=QJYmyhnaaek