Machine learning books and papers

الذهاب إلى القناة على Telegram

Admin: @Raminmousa1 ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine learning books and papers

تُعد قناة Machine learning books and papers (@machine_learn) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 24 369 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 010 في فئة التعليم والمرتبة 14 011 في منطقة إيران.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 369 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -79، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.09‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.18‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 729 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 531 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Admin: @Raminmousa1 ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 16 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

24 369

المشتركون

-324 ساعات

-357 أيام

-7930 أيام

1 729

عرض المشاهدات

~ 53124 ساعات

~ 72448 ساعات

7.09%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

جاري تحميل البيانات...

القنوات المماثلة

77.4K

Data Science & Machine Learning

68.3K

Machine Learning with Python

35.0K

Age Of Geeks

2.6K

Best Offers - Courses, Books etc

2.4K

علوم آماری و محاسباتی

قنوات أخرى

الإشارات الواردة والصادرة

---

جذب المشتركين

سبتمبر '26

في 2 قنوات

أغسطس '26

+76

في 1 قنوات

Get PRO

يوليو '26

+83

في 1 قنوات

Get PRO

يونيو '26

+44

في 1 قنوات

Get PRO

مايو '26

+45

في 2 قنوات

Get PRO

أبريل '26

+45

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '26

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '26

+14

في 1 قنوات

Get PRO

يناير '26

+10

في 1 قنوات

Get PRO

ديسمبر '25

+251

في 2 قنوات

Get PRO

نوفمبر '25

+522

في 11 قنوات

Get PRO

أكتوبر '25

+1 065

في 2 قنوات

Get PRO

سبتمبر '25

+794

في 2 قنوات

Get PRO

أغسطس '25

+941

في 11 قنوات

Get PRO

يوليو '25

+835

في 3 قنوات

Get PRO

يونيو '25

+734

في 3 قنوات

Get PRO

مايو '25

+956

في 2 قنوات

Get PRO

أبريل '25

+1 898

في 4 قنوات

Get PRO

مارس '25

+658

في 7 قنوات

Get PRO

فبراير '25

+44

في 4 قنوات

Get PRO

يناير '25

+92

في 8 قنوات

Get PRO

ديسمبر '24

+134

في 5 قنوات

Get PRO

نوفمبر '24

+394

في 13 قنوات

Get PRO

أكتوبر '24

+463

في 6 قنوات

Get PRO

سبتمبر '24

+249

في 4 قنوات

Get PRO

أغسطس '24

+387

في 3 قنوات

Get PRO

يوليو '24

+220

في 1 قنوات

Get PRO

يونيو '24

+228

في 11 قنوات

Get PRO

مايو '24

+422

في 2 قنوات

Get PRO

أبريل '24

+611

في 11 قنوات

Get PRO

مارس '24

+731

في 4 قنوات

Get PRO

فبراير '24

+1 021

في 1 قنوات

Get PRO

يناير '24

+1 100

في 13 قنوات

Get PRO

ديسمبر '23

+628

في 0 قنوات

Get PRO

نوفمبر '23

+409

في 11 قنوات

Get PRO

أكتوبر '23

+296

في 9 قنوات

Get PRO

سبتمبر '23

+365

في 0 قنوات

Get PRO

أغسطس '23

+467

في 0 قنوات

Get PRO

يوليو '23

+715

في 0 قنوات

Get PRO

يونيو '23

+268

في 0 قنوات

Get PRO

مايو '23

+107

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '23

+107

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '23

+249

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '23

+110

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '23

+163

في 0 قنوات

Get PRO

ديسمبر '22

+118

في 0 قنوات

Get PRO

نوفمبر '22

+165

في 0 قنوات

Get PRO

أكتوبر '22

+101

في 0 قنوات

Get PRO

سبتمبر '22

+177

في 0 قنوات

Get PRO

أغسطس '22

+220

في 0 قنوات

Get PRO

يوليو '22

+229

في 0 قنوات

Get PRO

يونيو '22

+56

في 0 قنوات

Get PRO

مايو '22

+296

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '22

+411

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '22

+47

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '22

+34

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '22

+44

في 0 قنوات

Get PRO

ديسمبر '21

+59

في 0 قنوات

Get PRO

نوفمبر '21

+59

في 0 قنوات

Get PRO

أكتوبر '21

+109

في 0 قنوات

Get PRO

سبتمبر '21

+454

في 0 قنوات

Get PRO

أغسطس '21

+251

في 0 قنوات

Get PRO

يوليو '21

+84

في 0 قنوات

Get PRO

يونيو '21

+183

في 0 قنوات

Get PRO

مايو '21

+126

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '21

+116

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '21

+101

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '21

+601

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '21

+167

في 0 قنوات

Get PRO

ديسمبر '20

+8 834

في 0 قنوات

التاريخ	نمو المشتركين	الإشارات	القنوات
16 سبتمبر	0
15 سبتمبر	0
14 سبتمبر	0
13 سبتمبر	+1
12 سبتمبر	0
11 سبتمبر	0
10 سبتمبر	0
09 سبتمبر	+1
08 سبتمبر	0
07 سبتمبر	0
06 سبتمبر	0
05 سبتمبر	+1
04 سبتمبر	+2
03 سبتمبر	+1
02 سبتمبر	+2
01 سبتمبر	+1

منشورات القناة

با عرض سلام برای یکی از مقالاتمون تحت عنون زیر نیازمند نفر دوم و سوم هستیم. Price: 2 --> 200$ Price 3--> 150$ Title:Skin cancer diagnosis (scd) using efficientnet-wavelet and Optimization algortithms @Raminmousa1

2	🔖Computer Science Fundamentals from MIT We found the textbook Mathematics for Computer Science – covering the mathematics that underlies algorithms and computer science. Logic, graphs, combinatorics, probability, induction, recurrence relations, and discrete structures – all in one place. ⛓️ Link to the textbook https://ocw.mit.edu/courses/6-042j-mathematics-for-computer-science-spring-2015/mit6_042js15_textbook.pdf @Machine_learn	1 744
3	☁️ 24 ساعت تست رایگان سرور ابری ویراک، حالا با اعتبار هدیه بیشتر! اگر قصد راه‌اندازی یا تمدید سرویس‌های ابری خود را دارید، الان بهترین زمان است. ✨ تا پایان مردادماه: 🎁 15% شارژ بیشتر هدیه روی اولین واریزی 🎁 10% شارژ بیشتر هدیه روی تمام واریزی‌های بعدی 🎁 24 ساعت تست رایگان فرقی نمی‌کند اولین بار است که ویراک را انتخاب می‌کنید یا از قبل همراه ما بوده‌اید؛ با هر شارژ، اعتبار بیشتری دریافت می‌کنید و همان زیرساخت قدرتمند را با هزینه کمتر در اختیار خواهید داشت. برای دریافت کد تست رایگان کلمه «تست» رو به آیدی زیر ارسال کنید. https://t.me/cloud_virak 👇 پس از دریافت کد تست رایگان وارد پنل VirakCloud شوید ، کد تخفیف خود را وارد نمایید و ابرک خود را بسازید: 🔗 https://B2n.ir/qy4432 ☎️ 02191555530	435
4	Matrix Calculus for Machine Learning and Beyond! — a free ebook from MIT. This is the 2025 MIT textbook by Alan Edelman, Steven G. Johnson, and Paige Bright. The book directly connects matrix calculus to modern machine learning. Inside: * Derivatives of matrices and vectors * Jacobian and Hessian * Matrix decompositions * Optimization * Differentiation in reverse mode * Backpropagation of error * Automatic differentiation * Derivatives through ODEs * Problems focused on machine learning This is a comprehensive mathematical bridge between linear algebra, calculus, optimization, backpropagation, and machine learning. Free ebook: https://geni.us/Matrix-Calculus-Book @Machine_learn	2 241
5	🔖 ML algorithms in visualizations A useful repository that helps you understand how machine learning algorithms work – through interactive diagrams and step-by-step explanations. You can run it in your browser or locally using Docker. ⛓ Link to GitHub https://github.com/gavinkhung/machine-learning-visualized @Machine_learn	2 547
6	"The Mathematics of Bitcoin" is a concise work that analyzes Bitcoin from a mathematical perspective. 📊 It utilizes probability theory, stochastic processes, martingales, combinatorics, and special functions to explore the mechanisms of the Bitcoin protocol. 🧮 In particular, the authors examine the probability of double-spending, the profitability of mining, block generation, miner strategies, and the resilience of the protocol. ⛏️ If you want to delve deeper, I also recommend "Bitcoin and Cryptocurrency Technologies" from Princeton University. This is a much broader introduction to cryptographic hash functions, digital signatures, consensus, Proof of Work, mining, transactions, anonymity, security, and the incentive system in cryptocurrencies. 🎓 The Mathematics of Bitcoin: https://arxiv.org/pdf/2003.00001 Bitcoin and Cryptocurrency Technologies: https://d28rh4a8wq0iu5.cloudfront.net/bitcointech/readings/princeton_bitcoin_book.pdf @Machine_learn	3 006
7	🔥 8 skills = 8 free certifications >>> AI (Microsoft) - https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-artificial-intelligence/ Deep learning (NVIDIA) - https://learn.nvidia.com/en-us/training/self-paced-courses Data science (IBM) - https://skillsbuild.org/students/course-catalog/data-science Data Analyst (Microsoft) - https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/data-analytics-microsoft/ Python (Microsoft) - https://learn.microsoft.com/en-us/shows/intro-to-python-development/ SQL (Infosys) - https://www.coursejoiner.com/freeonlinecourses/infosys-free-certification-course-9/ Java (Infosys) - https://www.coursejoiner.com/uncategorized/infosys-launched-free-java-certification-course/ Cloud computing (AWS) - https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/134/aws-cloud-practitioner-essentials @Machine_learn	2 633
8	اخرین زمان سابمیت این مقاله امشب...! @Raminmousa1	2 353
9	با عرض سلام در مقاله زیر جهت سابمیت نیاز به نفر دوم داریم Title: FFChurn: Fusion Former for Customer Churn Classification Based on Transformer, FEDformer, and Informer Abstract: Customer churn prediction is a key issue in customer relationship management that directly impacts organizational profitability and has created challenges for researchers and organizations. Machine learning (ML), Ensemble Learning (EL), and Deep Learning (DL) models have achieved comparable results on this problem. In this study, Fusion Former was introduced, integrating the FEDformer, Informer, and Transformer architectures to simultaneously extract local features and long-term dependencies. The pipeline for this model includes denoising with a wavelet transform, Min-Max normalization, and hybrid adaptive feature selection based on mutual information (MI), recursive feature elimination (RFE), and the Boruta algorithm. Four different versions of the model, including binary and ternary object fusion, were evaluated on two datasets. The results showed that the Fusion Former (FED+INF+Transformer) model, with F1 scores of 0.9876 on the Dataset 1 and 0.8887 on the Dataset 2, outperformed classical machine learning models, multilayer neural networks, and other binary combinations. Also, the sensitivity analysis of hyperparameters, which included changes in the cost function, batch size, and dropout size, methods for dealing with data imbalance, which included Smote, TMG-GAN, Ib-gan, T-SMOTE approaches, and the effect of feature selection, which included four methods: MI, RFE, Boruta, and Adaptive FS (Boruta+MI+RFE), confirmed the superiority and relative stability of the proposed model. Price:250$ @Raminmousa1 @Machine_learn	2 561
10	report2 (1).pdf	2 366
11	🔖 Learning Data Science through interactive examples One of the most useful repositories for those who want to better understand machine learning. It transforms complex concepts into visual experiments: you can study models, change parameters, and immediately see the results. ⛓ Link to GitHub https://github.com/GeostatsGuy/DataScienceInteractivePython @Machine_learn	2 536
12	Attention Heatmap vs Token Pruning 🔍✂️ 🔗 More: https://www.overshoot.ai/blogs/an-introduction-to-token-pruning-for-vlms #AI #MachineLearning #TokenPruning #DeepLearning #TechNews #VLM @Machine_learn	2 078
13	با عرض سلام سه موضوع زیر جهت نگارش مقالات مدنظر داریم. که در هر سه مقاله به دو جایگاه نیاز داریم. مقالات کاملا مشارکتی هست و علاوه بر تقبل هزینه کار نیز باید انجام بشه. 1: Survey on knowledge graph and large language models _ auth2: 300$ _auth3:200$ 2: Survey on challenges of large language models _ auth2: 300$ _auth3:200$ 3: New learning model for skin cancer detection _ auth2: 300$ _auth3:200$ جهت مشارکت میتونین با ایدی بنده در ارتباط باشین. زمان شروع هر مقاله یک هفته بعد از تشکیل تیم. @Raminmousa1 @Machine_learn	2 255
14	🔖 One of the most useful books on Agentic AI This is not just a textbook, but a comprehensive overview of modern LLMs, model training, RL, inference, quality assessment, and building AI agents. It's an excellent option to get a holistic picture and understand which topics deserve deeper study. ⛓️ Link to the book https://arxiv.org/abs/2606.24937 @Machine_learn	1 798
15	Maths, CS & AI Compendium: A free textbook for aspiring AI/ML engineers 🚀 A large open-source compendium on mathematics, computer science, and AI has gone viral on GitHub. The project already has around 6.3K stars. 📚 The author positions it as a "non-traditional textbook" for practitioners: less dry notation, more intuition, connections between topics, and real-world context. 📖 It contains 20 chapters: * Vectors, matrices, calculus * Statistics and probability * Machine learning and deep learning * NLP, computer vision, audio/speech * Multimodal learning and autonomous systems * GNN, OS, algorithms * Production engineering, GPU/SIMD * AI inference, ML systems design, and applied AI 💡 This is a great resource for those who want to not just "learn ML," but to build a solid foundation: mathematics → CS → ML systems → modern AI. 🔗 GitHub: https://github.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium @Machine_learn	1 765
16	10 GitHub repositories that are worth checking out for an AI engineer 🤖 1. Hands-On AI Engineering 🛠️ A collection of AI applications and agent systems with practical use cases of LLM. 👉 https://github.com/Sumanth077/Hands-On-AI-Engineering 2. Hands-On Large Language Models 📘 👉 https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models 3. AI Agents for Beginners 🎓 👉 https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners 4. GenAI Agents 🤖 👉 https://github.com/NirDiamant/GenAI_Agents 5. Made With ML 🚀 👉 https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML 6. Learn Harness Engineering ⚙️ 👉 https://github.com/walkinglabs/learn-harness-engineering 7. AutoResearch 🔬 👉 https://github.com/karpathy/autoresearch 8. Designing Machine Learning Systems 📚 👉 https://github.com/chiphuyen/dmls-book 9. Awesome LLM Inference ⚡ 👉 https://github.com/xlite-dev/Awesome-LLM-Inference 10. LLM Course 🗺️ 👉 https://github.com/mlabonne/llm-course	2 274
17	🔖 Comprehensive Practical Course on Reinforcement Learning We've found a repository that will help you learn Reinforcement Learning, from basic concepts to advanced algorithms. The author supports the theory with practical examples using TensorFlow, making the material ideal for self-study. ⛓️ Link to GitHub https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow @Machine_learn	1 940
18	+1 با عرض سلام مقاله زیر جهت واگذاری اسامی در نظر گرفته شده است Title: A Multi-Task Framework Unifying Classification and Regression forMicrogrid Power (kWh) Forecasting: Modified FEDformer Journal: IEEE transaction on soft computing Price: 2: 500$ 3: 350$ @Raminmousa1	387
19	Video-LMM Post-Training: A Deep Dive into Video Reasoning with Large Multimodal Models Read @Machine_learn	2 630
20	🔥 Awesome open-source project to learn more about Transformer Models! 🤖✨ We found this interactive website that shows you visually how transformer models work. 🌐📊 Transformer Explainer: https://poloclub.github.io/transformer-explainer/ @Machine_learn	2 235

عرض جميع المنشورات