Machinelearning
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 297 513 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 324-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 261-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 297 513 obunachiga ega bo‘ldi.
14 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 744 ga, so‘nggi 24 soatda esa -170 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.03% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.69% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 23 912 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 939 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 186 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 15 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.
Я начинаю привыкать читать все (блоги, статьи, главы книг и т. д.) с помощью LLM. Обычно первый проход — ручной, второй — «объяснение/резюме», третий — вопросы и ответы. В результате я обычно получаю более глубокое понимание, чем если бы я просто прошел дальше. Этот процесс становится у меня одним из самых популярных вариантов чтения.А вместо этого предлагает пользователям... просто попросить свою языковую модель изменить код так, как им нравится.
Код теперь эфемерный,— пишет Андрей, намекая на то, что эпоха статичных библиотек и долгой поддержки уходит в прошлое. Для тех, кто хочет попробовать, процесс максимально прост. Нужно скачать книгу в формате EPUB и запустить пару команд в терминале, используя
uv:
uv run reader3.py yourbook.epub
# Then run the server:
uv run server.py
После этого ваша книжная полка станет доступна в браузере по адресу localhost:8123.
📌Лицензирование: MIT License.
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Karpathy #Github #BookChallenger, Gray & Christmas — это авторитетная американская компания в области карьерного консалтинга. Компания работает с 1966 года, имеет офисы по по всей Северной Америке и регулярно публикует отчёты о сокращениях и текучести кадров, которые цитируются ведущими СМИ.На рынок труда влияют несколько факторов: коррекция пост-ковидного бума в найме, замедление потребительских и корпоративных расходов, и, что важно, внедрение ИИ. Только за октябрь месяц ИИ был назван прямой причиной сокращения 31 тысячи рабочих мест. А с начала года эта цифра составляет больше 48 тысяч. В то же время, сам технологический сектор, родитель ИИ, тоже находится под сильным давлением. В октябре технологические компании объявили о 33 тысячах увольнений. За весь год сокращения в секторе выросли на 17% по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Однако, отраслью, которая сократила больше всего рабочих мест в октябре, стала складская логистика (47 тыс. рабочих мест). Challenger связывает это с бумом автоматизации. И пока сокращения растут, картина с наймом новых сотрудников выглядит не лучше. Планы по найму в этом году упали на 35% по сравнению с прошлым годом, достигнув самого низкого уровня с 2011 года. Даже сезонный найм находится на самой низкой отметке с тех пор, как Challenger начали отслеживать эти данные в 2012 году. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Небольшая, но приятная победа: Если в пользовательских инструкциях указать ChatGPT не использовать тире, он наконец-то делает то, что должен!@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
