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 24 509 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 029 في فئة التعليم والمرتبة 13 742 في منطقة إيران.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 509 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -144، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.62‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.91‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 623 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 468 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 29 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

24 509

المشتركون

-924 ساعات

-317 أيام

-14430 أيام

1 623

عرض المشاهدات

~ 46824 ساعات

~ 57648 ساعات

6.62%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

24 508

Bitvec: a proposed vector based on Hashrate and linguistic features for time-series forecasting of Bitcoin prices با عرض سلام جهت مشارکت در مقاله ی فوق دوستان می تونن با بنده در ارتباط باشن. اسامی ۲ تا ۵ جا هست و ژورنال مورد نظر هم : soft computing IEEE ایدی بنده جهت هماهنگی @Raminmousa @Raminmousa

24 508

با عرض سلام خيلي از دوستان سوالاتي در رابطه با شروع دوره هاي بنده رو داشتن. دورهاي بنده شامل دو بخش هستش پكيچ مقدماتي كه به مباحث پايتون و يادگيري ماشين پرداختم و كل پياده سازي ها در سطح پايين برنامه نويسي(بدون بسته ي نرم افزاري) نوشته شده اند. پكيچ دوم ٣٦ پروژه عملي هستش كه اين چندسال نوشتم و به صورت داكيومنت فارسي دراوردم. سوالي در رابطه با نحوه ي تهيه داشتين مي تونين به بنده پيام بدين. با تشكر @Raminmousa

24 508

Packt.Applied.Machine.Learning.and.High.Performance.pdf20.53 MB

24 508

با عرض سلام براي cite زدن به يك سري مقالاتمون نيازمند كمك دوستان هستيم ممنون ميشم از دوستاني كه ميتونن سايت بدن بهم پيام بدن

24 508

با عرض سلام بسياري از دوستان درخواست تخفيف دو پكيج رو داشتن، از اين رو تا فردا شب تخفيف ٧٠٪؜ گذاشتيم. دوستاني كه نياز دارن مي تونن به ايدي بنده مراجعه كنن @Raminmousa

24 508

عيدكم مبارك @Machine_learn

24 508

با عرض سلام تخفيف ٥٠٪؜ ويژه دو پكيچ كدنويسي و پروژه نويسي تا اخر شب. از میتدی تا پیشرفته. جهت تهیه به ايدي بنده پيام بدين . @Raminmousa

24 508

Apress.Applied.Recommender.Systems.with.Python.pdf12.30 MB

24 508

⚜️ OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts Reinforcement Learning from Task Feedback (RLTF) mechanism, which uses the task-solving result as feedback to improve the LLM's task-solving ability !git clone https://github.com/agiresearch/OpenAGI.git 🖥 Github: https://github.com/agiresearch/openagi ⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2304.04370.pdf ⭐️ Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1AjT6y7qLIMxcmHhUBG5IE1_5SnCPR57e?usp=share_link @Machine_learn

24 508

با عرض سلام موضوعاتی‌که برای‌مقالات به دوستان پیشنهاد میکنم رو در ادامه اوردم . #کریپتو_کارنسی ۱- ارائه رویکرد ترکیبی برای پیش بینی عدم نقدشوندگی‌کریپتوکارنسی(رگرسیونی/طبقه بندی) ۲-استفاده از اطلاعات تحلیل‌احساس و اطلاعات هش ریت در پیش بینی قیمت کریپتو کارنسی #ترافیک_شبکه ۳-استفاده از یادگیری فدرالی برای پیش بینی جریان بسته ۴-استفاده از رویکردهای همگن و غیر همگن fusion برای طبقه بندی ترافیک شبکه ۵- استفاده از رویکردهای complex valued neural net‌برای پیش بینی جریان بسته #تصویر و متن در کل میشه بالا ۱۰۰ پروژه در این حوزه تعریف کرد و بسته به دیتاهای متفاوت میشه از رویکردهای مبتنی بر fusion, transformer, capsule,.... استفاده کرد.

24 508

AW.Pandas.for.Everyone.Python.Data.Analysis.pdf75.05 MB

24 508

با عرض سلام دوستانی که نیاز به نگارش مقالات مشابه و ایده های جدید در حوزه ی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستن می تونن با بنده در ارتباط باشن.

24 508

TM-Vector Else١.pdf1.79 MB