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

24 502

🔸 معرفی برترین کانالهای آموزشی در زمینه هوش مصنوعی ، پایتون و یادگیری ماشین ••➪📡 @Ai_Tv ••➪📡 @pythony ••➪📡 @Machine_learn ••➪📡 @HomeAI ••➪📡 @pythonchallenge ••➪📡 @Programming4all_0to100

24 502

Deep Multimodal Fusion by Channel Exchanging Github: https://github.com/yikaiw/CEN Dataset: https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html Paper: https://arxiv.org/abs/2011.05005 @Machine_learn

24 502

📈 کارگاه داده کاوی (Data Mining: from data bricks to castles of information) 📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه و جمعه 6 و 7 آذر و همچنین پنج شنبه و جمعه 13 و 14 آذر از ساعت 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: 24 ساعت ➖➖➖➖➖➖➖➖ @LoopAcademy

24 502

Experimental design for MRI by greedy policy search Github: https://github.com/Timsey/pg_mri Paper: https://arxiv.org/abs/2010.16262v1 @Machine_learn

24 502

Disentangling Latent Space for Unsupervised Semantic Face Editing Github: https://github.com/max-liu-112/STGAN-WO Paper: https://arxiv.org/abs/2011.02638 @Machine_learn

24 502

XLA: Optimizing Compiler for Machine Learning | TensorFlow https://www.tensorflow.org/xla @Machine_learn

24 502

Data Ethics course: https://t.co/1vLF2rzuTd Deep Learning course: https://t.co/KgtHR2B9Vk Data Science blog: https://t.co/ZWYKPXufDW Diversity blog: https://t.co/cCuOAEtEAj NLP: https://t.co/zC31JsKLwz Talks: https://t.co/msa2Sh3UCI Medicine, AI, & Bias: https://t.co/w1yK7GP5i0 @Machine_learn

24 502

New Coral APIs and tools for AI at the edge https://blog.tensorflow.org/2020/11/new-coral-apis-and-tools-for-ai-at-edge.html @Machine_learn

24 502

Machine Learning Cheat Sheet Classical equations, diagrams and tricks in machine learning #ML #Cheat_Sheet @Machine_learn

24 502

با عرض سلام دوستانی که تمایل به مشارکت در کار پژوهشی به عنوان اسپانسر دارند می توانند به بنده جهت هماهنگی پیام بدهند. @Raminmousa

24 502

Fundamental Limitations of Semi-Supervised Learning #thesis @Machine_learn

24 502

Dealing with Imbalanced Data in Machine Learning https://www.kdnuggets.com/2020/10/imbalanced-data-machine-learning.html Code: https://github.com/mwitiderrick/imbalanced-data @Machine_learn

24 502

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @pythonchallenge 2⃣ @raspberry_python 3⃣ @pythony 4⃣ @Programming4all_0to100

24 502

The Roadmap of Mathematics for Deep Learning @Machine_learn

24 502

Trajectory-wise Multiple Choice Learning for Generalization in Reinforcement Learning https://github.com/younggyoseo/trajectory_mcl @Machine_learn

24 502

📡 Athena is an open-source implementation of end-to-end speech processing engine Github: https://github.com/athena-team/athena Paper: https://arxiv.org/abs/2010.13991v1 @Machine_learn

24 502

Advanced YouTube Video Downloader using Python https://morioh.com/p/4e7657ecf335 Code: https://github.com/Spidy20/IPL_Score_Notifier @Machine_learn

24 502

New Approaches to Object Detection source code: https://github.com/Ximilar-com/xcenternet paper : https://arxiv.org/abs/1904.07850 https://towardsdatascience.com/new-approaches-to-object-detection-f5cbc925e00e join:@Machine_learn

24 502

How is Machine Learning used in the LinkedIn Recruiter Recommendation System @Machine_learn

24 502

Management Science: The Legacy of the Past and Challenge of the Future #paper @Machine_learn