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 8 036 في فئة التعليم والمرتبة 13 785 في منطقة إيران.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 502 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 01 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -127، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.47‎%. 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 1 829 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 02 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

-207 أيام

-12730 أيام

1 829

عرض المشاهدات

~ 50024 ساعات

~ 61348 ساعات

7.47%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

24 504

100 numpy exercises A joint effort of the numpy community #Numpy #python @Machine_learn

24 504

Data-driven health estimation and lifetime prediction of lithium-ion batteries: A review #Paper #ML @Machine_learn

24 504

Data-driven health estimation and lifetime prediction of lithium-ion batteries: A review #Paper #ML @Machine_learn

24 504

Real-Time Hand sign Recognition using Python and TensorFlow API Check the Article here:- https://codeperfectplus.herokuapp.com/real-time-hand-sign-recogntion-using-tesnorflow Android app download link in the Article. @Machine_learn

24 504

A great note to become a data engineer by Chip Huyen: - Data formats - ETL - Batch processing vs Stream processing ... https://docs.google.com/document/u/0/d/1b9iuZiDEGVLHyMmnf6w2y1aN6yWQhAyqk3GHlpI9q6M/mobilebasic @Machine_learn

24 504

سلام از دوستان کسی هست که deep RL optimizationکار کرده باشه؟ جهت انجام یه پروژه ممنون میشم بهم پیام بده: @Raminmousa

24 504

Fake News 84 Papers #Fake_News #Papers @Machine_learn

24 504

Unbiased Teacher for Semi-Supervised Object Detection Github: https://github.com/facebookresearch/unbiased-teacher Paper: https://arxiv.org/abs/2102.09480 Project: https://ycliu93.github.io/projects/unbiasedteacher.html @Machine_learn

24 504

به كانال سيگنال ما بپيونديد: ⚡️⚡️⚡️⚡️⚡️⚡️⚡️⚡️⚡️⚡️ https://t.me/BullsTradingSignal

24 504

Lyra: A New Very Low Bitrate Codec for Speech Compression http://ai.googleblog.com/2021/02/lyra-new-very-low-bitrate-codec-for.html @Machine_learn

24 504

Machine Learning for Time Series Forecasting with Python (2020) @Machine_learn

24 504

سلام و احترام، من روی پایان نامه ارشدم که در حوزه دیپ لرنینگ و تشخیص عنبیه هست دارم کار میکنم در حال حاضر برای جمع آوری دیتا به گوشی سامسونگ اس 10 پلاس یا آیفون 11 نیاز دارم چون کیفیت دوربین بالایی برای عکس گرفتن از عنبیه دارند، از شما دوستان کسی هست که منو کمک کنه، ممنون میشم به آیدی تلگرام من اطلاع بدید. @shohani259

24 504

Recent Advances in Language Model Fine-tuning By Sebastian Ruder: https://ruder.io/recent-advances-lm-fine-tuning/ @Machine_learn

24 504

The Transformer Network for the Traveling Salesman Problem (video and slides) Another great tutorial from Xavier Bresson on traveling salesman problem (TSP) and recent ML approaches to solve it. It gives a nice overview of the current solvers such as Concorde or Gurobi and their computational complexity. @Machine_learn