ar
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

الذهاب إلى القناة على Telegram

📈 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 8 019 في فئة التعليم والمرتبة 13 748 في منطقة إيران.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

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

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -101، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.50‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.21‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 594 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 541 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
  • 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 05 يوليو, 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
+324 ساعات
-97 أيام
-10130 أيام
أرشيف المشاركات
#Deep learning with keras @Machine_learn

#Big Data Analysis and Deep Learning Applications #book 2019 @Machine_learn

#Matrix Computations 4th #book #Machine_learn

#pattern recognition and machine learning #bishop #book @Machine_learn

#pattern recognition and machine learning #bishop #book @Machine_learn
#pattern recognition and machine learning #bishop #book @Machine_learn

#hands_on machine learning with sciki_learn & TensorFlow #book @Machine_learn

#hands_on machine learning with sciki_learn & TensorFlow #book @Machine_learn
#hands_on machine learning with sciki_learn & TensorFlow #book @Machine_learn

#xgboost_with_python #book @Machine_learn

#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn

#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn
#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn

#Cross-Stitch Networks #Domain adaptation problems #slide #multi-domain SA @Machine_learn

#Transfer Learning with Applications #Sinno Jialin #slide @Machine_learn

#Transfer Learning #Useful slide @Machine_learn

#Transfer Learning Lectures: Introduction #Qiang Yang @Machine_learn

#Multimodal learning from visual and remotely sensed data #thesis @Machine_learn

#ABNORMALITY DETECTION WITH DEEP LEARNING #Master_Thesis @Machine_learn

#Deep Learning Feature Extraction for Image Processing #phd_Thesis @Machine_learn

#Deep Reinforcement Learning to play Space Invaders #paper @Machine_learn