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 292 839 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 328-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 282-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 292 839 obunachiga ega bo‘ldi.

06 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 314 ga, so‘nggi 24 soatda esa -187 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.37% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.45% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 21 579 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 15 979 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 159 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 07 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.

292 839
Obunachilar
-18724 soatlar
-1 3257 kunlar
-6 31430 kunlar
Postlar arxiv
Automating Optimization of Quantized Deep Learning Models on CUDA https://tvm.ai/2019/04/29/opt-cuda-quantized.html

Создаем с нуля собственную нейронную сеть на Python https://habr.com/ru/company/mailru/blog/449416/

Announcing the 6th Fine-Grained Visual Categorization Workshop http://ai.googleblog.com/2019/04/announcing-6th-fine-grained-visual.html

A Gentle Introduction to 1×1 Convolutions to Reduce the Complexity of Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/introduction-to-1x1-convolutions-to-reduce-the-complexity-of-convolutional-neural-networks/

A pytorch-toolbelt is a Python library with a set of bells and whistles for PyTorch for fast R&D prototyping and Kaggle farming https://github.com/BloodAxe/pytorch-toolbelt

How to Implement VGG, Inception and ResNet Modules for Convolutional Neural Networks from Scratch https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-major-architecture-innovations-for-convolutional-neural-networks/

fast.ai Embracing Swift for Deep Learning https://www.fast.ai/2019/03/06/fastai-swift/

MuseNet deep neural network that can generate 4-minute musical compositions with 10 different instruments https://openai.com/blog/musenet/

Evaluating the Unsupervised Learning of Disentangled Representations http://ai.googleblog.com/2019/04/evaluating-unsupervised-learning-of.html

Увеличение видео 1080P до 4К, или Как я научился не волноваться и полюбил апскейл с помощью нейросетей https://habr.com/ru/post/446032/

10 Practical Tips for the Successful Adoption of Your Machine Learning Products https://medium.com/omdena/10-practical-tips-for-the-successful-adoption-of-your-machine-learning-products-e68dd1b486c8

SpecAugment: A New Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition http://ai.googleblog.com/2019/04/specaugment-new-data-augmentation.html

Сделайте своё резюме привлекательным для крупных Data Science-based компаний! Пройдите обучение на курсе "Математика и статистика для Data Science" и получите возможность уверенно решать нетиповые задачи и создавать собственные архитектуры. В SkillFactory о математике и статистике расскажут понятно и доходчиво. Вы узнаете как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Забронируйте место на курсе сегодня и получите скидку 20% → https://clck.ru/FhZeK

A Gentle Introduction to Pooling Layers for Convolutional Neural Networks https://machinelearningmastery.com/pooling-layers-for-convolutional-neural-networks/

​​Почему при покупках в интернет-магазинах мы выбираем не то, что купили бы офлайн? Отчего в итоге многие товары приходится возвращать и как магазины могут с этим бороться? Как ответить на эти вопросы при помощи различных методов анализа больших данных 24 апреля расскажет Дарья Дзябура (PhD Массачусетского технологического института, MIT), профессор Российской экономической школы – вуза №1 по версии Forbes. Открытая лекция «Маркетинг: количественные исследования в цифровую эпоху» пройдет на английском языке с синхронным переводом на русский. Когда: 24 апреля в 19:00 Где: Москва, Отель Марриотт Кортъярд, Вознесенский переулок, 7 Регистрация по ссылке: http://bit.ly/2UniOcI