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 24 506 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 24 506 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.

24 506
المشتركون
+524 ساعات
-147 أيام
-10930 أيام
أرشيف المشاركات
Python® Machine Learning #book #Python @Machine_learn

Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective #book #ML @Machine_learn

deep learning in computer vision #book #DL @Machine_learn

Watsapp: +989333900804 ID: @Machine_learn

@Machine_learn The Best Deep Learning Papers from the ICLR 2020 Conference https://neptune.ai/blog/iclr-2020-deep-learning

@Machine_learn BASNet was already great for salient object detection and background removal. Repo: https://github.com/NathanU
@Machine_learn BASNet was already great for salient object detection and background removal. Repo: https://github.com/NathanUA/U-2-Net

@Machine_learn Combinatorial 3D Shape Generation via Sequential Assembly https://arxiv.org/pdf/2004.07414.pdf https://arxiv.o
@Machine_learn Combinatorial 3D Shape Generation via Sequential Assembly https://arxiv.org/pdf/2004.07414.pdf https://arxiv.org/abs/2004.07414

Deep Learning for NLP and Speech Recognition (2019) #Book #NLP #Speech_Recognition @Machine_learn

Adversarial Latent Autoencoders (ALAE) not only generate 1024x1024 images with StyleGAN’s quality but also allow to manipulate real-world images in a feed-forward manner. Your move, StyleGAN team! paper: arxiv.org/abs/2004.04467 code: github.com/podgorskiy/ALAE @Machine_learn

پرسش و پاسخ در گروه MODERN COGITATION جلسه پنجم:پرسش وپاسخ : دکتر تقی کیمیایی اسدی _ متخصص مغز و اعصاب، فوق تخصص طب تشخیص الک
پرسش و پاسخ در گروه MODERN COGITATION جلسه پنجم:پرسش وپاسخ : دکتر تقی کیمیایی اسدی _ متخصص مغز و اعصاب، فوق تخصص طب تشخیص الکترونیکی، استاد سابق دانشگاه، نویسنده و مترجم زمان :دوشنبه ۱۳۹۹/۲/۸ساعت ۲۱:۳۰ به وقت تهران #مکان_برگزاری: MODERN COGITATION https://t.me/joinchat/K-cfnlS607OEYYMHJL3KgA آرشیو سخنرانی‌ها و کنفرانس‌‌ها: @MODERN_COGITATION

Reinforcement Learning and Optimal Control by #book #RL @Machine_learn

@Machine_learn A Gentle Introduction to the Fbeta-Measure for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/fbeta-measure-for-machine-learning/

Python Artificial Intelligence Projects for Beginners #python #book #AI @Machine_learn

#شهر_رمضان