Machine learning books and papers

الذهاب إلى القناة على Telegram

Admin: @Raminmousa 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 24 502 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 028 في فئة التعليم والمرتبة 13 775 في منطقة إيران.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 502 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 02 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -109، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.29‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.04‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 541 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 500 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 1.
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: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 03 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

24 502

المشتركون

+524 ساعات

-147 أيام

-10930 أيام

1 541

عرض المشاهدات

~ 50024 ساعات

~ 61348 ساعات

6.29%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

24 501

📈 کارگاه Kernel Methods for Pattern Analysis 📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه ۲۷ آذر از ساعت ۱۳ الی ۱۶.۳۰ و جمعه ۲۸ آذر ۱۰ الی ۱۶.۳۰ 🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد. 🔖 ثبت نام زود هنگام این دوره را از دست ندهید! ⭕️ برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید. ❌ دوره دارای ظرفیت محدود می باشد. 🕙 مدت این دوره: 8 ساعت ➖➖➖➖➖➖➖➖ @LoopAcademy

24 501

Lipton, A., & de Prado, M. L. (2020). A closed-form solution for optimal mean-reverting trading strategies. #paper @Machine_learn

24 501

AN INTRODUCTION TO ALGORITHMIC TRADING Basic to Advanced Strategies #book @Machine_learn

24 501

Weight Agnostic Neural Networks link: https://weightagnostic.github.io/ @Machine_learn

24 501

Implementation of Adam and AMSGrad Optimizers Project: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/adam.html AMSGrad: https://lab-ml.com/labml_nn/optimizers/amsgrad.html GitHub: https://github.com/lab-ml/nn Full list: https://lab-ml.com/labml_nn/index.html 👌 @Machine_learn

24 501

pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images. Github: https://github.com/sxyu/pixel-nerf Paper: http://arxiv.org/abs/2012.02190 @Machine_learn

24 501

Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation. Github: https://github.com/yanwei-li/PanopticFCN Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.00720.pdf @Machine_learn

24 501

Using AutoML for Time Series Forecasting http://ai.googleblog.com/2020/12/using-automl-for-time-series-forecasting.html @Machine_learn

24 501

This channel has launced to introduce books and educational videos in the field of artificial intelligence.

24 501

Animating Pictures with Eulerian Motion Fields New method for single image animation. Authors promised to release code soon! Website: https://eulerian.cs.washington.edu Paper: https://eulerian.cs.washington.edu/animating_pictures_2020.pdf ArXiV: https://arxiv.org/abs/2011.15128 YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=4zKliOMilGY #DL #animation #WashingtonUni @Machine_learn

24 501

Using AutoML for Time Series Forecasting http://ai.googleblog.com/2020/12/using-automl-for-time-series-forecasting.html @Machine_learn

24 501

CraCking Codes with Python #book #python @Machine_learn

24 501

Text Extraction from a Table Image, using PyTesseract and OpenCV https://levelup.gitconnected.com/text-extraction-from-a-table-image-using-pytesseract-and-opencv-3342870691ae @Machine_learn

24 501

https://arxiv.org/pdf/2011.09055.pdf #GAN #Paper @Machine_learn

24 501

Tutorial on Generative Adversarial Networks (GANs) with Keras and TensorFlow Nice tutorial with enough theory to understand what you are doing and code to get it done. Link: https://www.pyimagesearch.com/2020/11/16/gans-with-keras-and-tensorflow/ #Keras #TensorFlow #tutorial #wheretostart #GAN @Machine_learn

24 501

Free Course Advanced Computer Vision with TensorFlow https://www.coursera.org/learn/advanced-computer-vision-with-tensorflow @Machine_learn

24 501

Learning Efficient GANs using Differentiable Masks and Co-Attention Distillation Github: https://github.com/SJLeo/DMAD Paper: https://arxiv.org/abs/2011.08382 @Machine_learn

24 501

Using GANs to Create Fantastical Creatures http://ai.googleblog.com/2020/11/using-gans-to-create-fantastical.html @Machine_learn

24 501

Edge AI Convergence of Edge Computing and Artificial Intelligence #book #AI @Machine_learn

24 501

Introduction to Deep Learning Using R A Step-by-Step Guide to Learning and Implementing Deep Learning Models Using R #book #DL @Machine_learn