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 24 508 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 24 508 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.

24 508
المشتركون
+324 ساعات
-97 أيام
-10130 أيام
أرشيف المشاركات
#Chest Radiograph Pathology Categorization via Transfer Learning #Chapter13 @Machine_learn

#Scalable High Performance Image Registration Framework by Unsupervised Deep Feature Representations Learning #Chapter11 @Machine_learn

#Deformable MR Prostate Segmentation via Deep Feature Learning and Sparse Patch Matching #Chapter9 @Machine_learn

#Deep Learning Tissue Segmentation in Cardiac Histopathology Images #Chapter8 @Machine_learn

#Deep Voting and Structured Regression for Microscopy Image Analysis #Chapter7 @Machine_learn

#Deep Cascaded Networks for Sparsely Distributed Object Detection from Medical Images #Chapter6 @Machine_learn

#Automatic Interpretation of Carotid Intima–Media Thickness Videos Using Convolutional Neural Networks #Chapter5 @Machine_learn

#Multi-Instance Multi-Stage Deep Learning for Medical Image Recognition #Chapter4 @Machine_learn

#An Introduction to Deep Convolutional Neural Nets for Computer Vision #Chapter2 @Machine_learn

#An Introduction to Neural Networks and Deep Learning #Chapter1 @Machine_learn

#deep learning adaptive computation #book @Machine_learn

#learning predictive analytics with python #book #Machine_learn

#Datascience #MachineLearning #Artificialintelligence #Statistics
#Datascience #MachineLearning #Artificialintelligence #Statistics

p.y.b: Here is a list of what I believe are the 10 Practical Steps for #DataScience: 1. Programming a. Python - https://lnkd.in/gGQ7cuv b. R - https://lnkd.in/giMGbph c. SQL - https://lnkd.in/gM8nMNP d. Command Line - https://lnkd.in/e3EQuis 2. Stats/Prob/Math a. Coursera's Statistics w/ R - https://lnkd.in/gGT9NEf b. edX's Probability - https://lnkd.in/gpUyC3P c. Khan Academy Linear Algebra - https://lnkd.in/gMshbX4 3. Data Viz a. Python Matplotlib- https://lnkd.in/gr3ifNt b. R ggplot2 - https://lnkd.in/eThJXNr 4. Data Manipulation a. Python Pandas - https://lnkd.in/g9kfpX4 b. R dplyr - https://lnkd.in/gAWusih 5. #MachineLearning a. Google Crash Course - https://lnkd.in/gSgkVcT b. Stanford Coursera - https://lnkd.in/g8ZG557 c. ISLR Book - https://lnkd.in/gk8GPZC 6. Experimental Design a. Udacity A/B Testing - https://lnkd.in/gCerh4f 7. Business Sense a. Metrics - https://lnkd.in/gZAG7bS 8. Communication a. Storytelling - https://lnkd.in/gwjxVUu 9. Profile Building a. GitHub - https://lnkd.in/g4r9naJ b. LinkedIn - https://lnkd.in/g-KHHEC c. Kaggle - https://lnkd.in/gBC77Hu d. DS Resume - https://lnkd.in/gU8WVAF 🏅 10. Job Search a. Daily Expert Tips & Advice - https://lnkd.in/g8z-xXD --- Hope this helps! 👍 Updated on my site - http://www.claoudml.co/

#Adrian_Rosebrock #deep_Learning #book @Machine_learn

#Reinforcement Learning Textbook - Sutton #book @Machine_learn

سلام از دوستان اگر کسی پایان نامش مرتبط با موضوع«بهبود استخراج قوانین انجمني با استفاده از روش های تکاملي» هستش لطفا جهت همکاری به این ایدی پیام بدن. با تشکر @mahdi7_7_7

#LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS - ICLR 2019 @Machine_learn

#deep learning and convolutional #book @Machine_learn

#deep learning adaptive comoutation #book @Machine_learn