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 24 505 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 033 في فئة التعليم والمرتبة 13 749 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 505 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 03 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -99، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.54%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.24% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 603 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 549 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 04 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
24 505
المشتركون
+224 ساعات
-107 أيام
-9930 أيام
أرشيف المشاركات
Machine Learning for OpenCV
A practical introduction to the world of machine learning and
image processing using #OpenCV and #Python #book #ML
@Machine_learn
Machine Learning for OpenCV
A practical introduction to the world of machine learning and
image processing using #OpenCV and #Python #book #ML
@Machine_learn
Machine Learning Refined
Foundations, Algorithms, and Applications
JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS
#book #ML
@Machine_learn
Machine Learning Refined
Foundations, Algorithms, and Applications
JEREMY WATT, REZA BORHANI, AND AGGELOS K. KATSAGGELOS
#book #ML
@Machine_learn
@Machine_learn
New paper on training with pseudo-labels for semantic segmentation
Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodies in Seismic Images:
SOTA (1st place) at TGS Salt Identification Challenge.
Github: https://github.com/ybabakhin/kaggle_salt_bes_phalanx
ArXiV: https://arxiv.org/abs/1904.04445
#GCPR2019 #Segmentation #CV
Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python
#book #python #Scrapy
@Machine_leaen
Learning Scrapy Learn the art of efficient web scraping and crawling with Python
#book #python #Scrapy
@Machine_leaen
ensemble-machine-learning@netWorkArtificial
#book
@Machine_learn
@Machine_learn
Wasserstein Robust Reinforcement Learning
article:https://arxiv.org/abs/1907.13196v1
pdf: https://arxiv.org/pdf/1907.13196v1.pdf
@Machine_learn
#CapsuleNet #code
Stacked Capsule Autoencoders
http://akosiorek.github.io/ml/2019/06/23/stacked_capsule_autoencoders.htm
@Machine_learn
#code #paper
Y-Autoencoders: disentangling latent representations via sequential-encoding
Article: https://arxiv.org/abs/1907.10949
GitHub: https://github.com/mpatacchiola/Y-AE
@Machine_learn #code #paper
FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the performance of any convolutional neural network architecture.
Github: https://github.com/facebookresearch/FixRes
Article:https://arxiv.org/abs/1906.06423
@Machine_learn #code #paper
FixRes is a simple method for fixing the train-test resolution discrepancy. It can improve the performance of any convolutional neural network architecture.
Github: https://github.com/facebookresearch/FixRes
Article:https://arxiv.org/abs/1906.06423
Simple Deep Learning for
Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data
#By: The Lazy Programmer
#book #DL
@Machine_learn
Simple Deep Learning for
Programmers Write your own modern neural networks in Keras and Python for images and sequence data
#By: The Lazy Programmer
#book #DL
@Machine_learn
@Machine_learn
__________________________
How to Develop an Information Maximizing GAN (InfoGAN) in Keras
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-information-maximizing-generative-adversarial-network-infogan-in-keras/
Sentiment Analysis by Capsules∗
#paper #DL #SA
@Machine_learn
Sentiment Analysis by Capsules∗
#paper #DL #SA
@Machine_learn
