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 24 509 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
أرشيف المشاركات
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @ai_python
3⃣ @HomeAI
4⃣ @eventai
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ تنسورفلو :
1⃣ @cvision
❯ علم داده :
1️⃣ @BigDataSchool
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @Programming4all_0to100
2⃣ @raspberry_python
❯ منابع یادگیری برنامهنویسی :
1️⃣ @pythony
با عرض سلام نفر دوم این مقاله مونده و امشب سابیمت میشه اگه کسی نیاز داشت به ایدی بنده اعلام کنه.
@Raminmousa
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2️⃣ @eventai
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
2️⃣ @Programming4all_0to100
❯ علم داده :
1️⃣ @BigDataSchool
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @raspberry_python
با عرض سلام مقاله Eyes estimation and tracking جهت ارکایو شدن تموم شده و نفرات ۲ و ۳ باقی مونده از دوستانی که پردازش تصویر کار میکنن و یا به حوزه دیپ علاقه دارند می تونن در این مقاله شرکت کنند. به زودی نسخه ژورنالش هم اماده میکنیم
Abstract
Eyes estimation and tracking are important research issues in computer vision and human-computer interaction. In this paper, a transfer-based learning model is proposed for this purpose. In the proposed approach, the two ResNet50 networks, whose initial weights are taken from ImageNet, are taught in parallel and finally merged into a layer called feature fusion, the output of the two networks. The proposed approach results show that this approach is better than other approaches on the MPIIGaze dataset. The proposed approach achieved an angle error of 5.83, which resulted in a lower error than other approaches.
دوستانی که تمایل به شرکت دارند می تونن به ایدی بنده پیام بدن.
@Raminmousa
🔥 DEGramNet: A Novel Convolutional Architecture for Audio Analysis 🚀
📄 Paper: https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-023-08849-7
🔥 PyTorch code: https://github.com/robertanto/DEGramNet-torch
📦 TensorFlow code: https://github.com/MiviaLab/DEGramNet
🔗 Google Colab: https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-023-08849-7
@Machine_learn
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0- Python
1- Data Science
2- Machine Learning
3- Data Visualization
4- Artificial Intelligence
5- Data Analysis
6- Statistics
7- Deep Learning
8- programming Languages
✅ Data Science Channels:
https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ Main Channel:
https://t.me/DataScienceM
با عرض سلام دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای دوستانی که می خواهند تا فرداشب با تخفیف ۵۰٪ مجدد قرار دادیم این تخفیف اخرین سری از تخفیف های این دو پکیچ می باشد
1: introduction to machine learning
2: Regression (linear and non-linear)
3: Tensorflow introduction
4: Tensorflow computaion graph
5: Tensorflow optimizer and loss function
6: Tensorflow linear and non linear regression
7: logistic regression
8: Tensorflow regression
___________
9: introduction to traditional machine learning
*10: knn and desicion tree
*11: desicion tree and Naive bayes
*12: desicion tree, knn, Naive bayes implementation
*13: k-means
*14: Guassion Mixture Model(GMM)
*15: implementation K-means and GMM
_
16: introduction to Artificial Neural Network
17: Multi-level Neural Network
18: Introduction to Convolution Neural Network
19: Tensorflow Multi-level Neural Network
20:Tensorflow CNN
21:CNN image clasaification
22: Cnn text clasaification
23: Recurrent Neural Network(RNN)
جهت تهیه می تونین به ایدی بنده مراجعه کنین
@Raminmousa
