متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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 24 510 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 033 في فئة التعليم والمرتبة 13 749 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 510 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 03 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -99، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.54%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.24% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 603 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 549 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 04 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
24 510
المشتركون
+224 ساعات
-107 أيام
-9930 أيام
أرشيف المشاركات
✅ مروری مختصر بر مباحثی که در دوره ي تخصصی " پیاده سازی شبکه های عصبی در متلب" آموزش داده خواهد شد.
تئوری ➕ پیادهسازی ➕ پروژه عملی
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
#شبکه_عصبی
#دوره
#پروژه_محور
#کلاسبندی
#پیشبینی
#خوشه_بندی
#کاهش_بعد
#مدلسازی
#استخراج_ویژگی
#تئوری #پیاده_سازی #پروژه_عملی
#mlp #perceptron #rbf #elm #pnn #som #recurrent #jordan #elman
ظرفیت باقی مانده: 4 نفر
زمان برگزاری: چهارشنبه ها (هر جلسه 5 ساعت )
مدت دوره: 25 ساعت
جهت کسب اطلاعات بیشتر با شماره زیر تماس بگیرید:
0936-038-2687
@onlinebme_admin
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
https://telegram.me/joinchat/BcXDaEEL4FjSZ9Uxrki-9Q
#Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for
Text Classification
#paper
@Machine_learn
#Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for
Text Classification
#paper
@Machine_learn
#Python Projects for Kids — Jessica Ingrassellino (en) 2016
#book #python #beginner
@Machine_learn
#Python Projects for Kids — Jessica Ingrassellino (en) 2016
#book #python #beginner
@Machine_learn
#Machine learning in scikit-learn
#python library
#tutorial
@machine_learn
http://gaelvaroquaux.github.com/scikit-learn-tutorial/
#Deep Learning Papers Reading Roadmap
#Roadmap
#deeplearning
#papers
@Machine_learn
http://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
#Segmentation of bone structure in X-ray images using #convolutional neural network
#CNN #DL #Xray #image_classification
@Machine_learn
discriminative :
1:#Regression
2:#Logistic regression
3:#decision tree(Hunt)
4:#neural network(traditional network, deep network)
5:#Support Vector Machine(SVM)
Generative:
1:#Hidden Markov model
2:#Naive bayes
3:#K-nearest neighbor(KNN)
4:#Generative adversarial networks(GANs)
Deep learning:
1:CNN
2:RNN
3:LSTM
4:CapsuleNet
5:Siamese:
siamese cnn
siamese lstm
siamese bi-lstm
siamese CapsuleNet
6:time series data
جهت درخواست و راهنمایی در رابطه با پیاده سازی مقالات و پایان نامه ها در رابطه با مباحث deep learning و machine learning با ایدی زیر در ارتباط باشید
@Raminmousa
#How to build an image #classifier with greater than #97% accuracy
🤔
@Machine_learn
https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-the-best-image-classifier-3c72010b3d55
#From Attention in Transformers to Dynamic Routing in Capsule Nets
#CapsuleNet
#Dynamic_Routing
@Machine_learn
https://staff.fnwi.uva.nl/s.abnar/?p=108
#Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to #Deep Learning
#book
@Machine_learn
#Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to #Deep Learning
#book
@Machine_learn
#Hot topic for project, thesis, and research – Machine Learning
#thesis #research #DL
@Machine_learn
https://www.techsparks.co.in/hot-topic-for-project-and-thesis-machine-learning/
#A Gentle Introduction to Computer Vision
#CV
@Machine_learn
https://machinelearningmastery.com/what-is-computer-vision/
#Sentiment Analysis approaches
#single domain and multi-domain
#slide
#Author:@Raminmousa
@Machine_learn
#Sentiment Analysis approaches
#single domain and multi-domain
#slide
#Author:@Raminmousa
@Machine_learn
#Introduction To Machine Learning
classification and clustering
#slide
#Author:@Raminmousa
@Machine_learn
