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 24 506 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
Applied Machine Learning with Python
#book #ml
Andrea Giussani (2020)
@Machine_learn
PIFuHD: new state of the art high-quality 3D reconstruction of humans from a single image
🌐 github.com/facebookresearch/pifuhd
📝 arxiv.org/abs/2004.00452
📉 @Machine_learn
نسأل الله أن يتقبل منا ومنكم صالح الأعمال، عيدكم مبارك🤍.
@Raminmousa
👶 BabyAI 1.1 ➡️@Machine_learn
BabyAI is a platform used to study the sample efficiency of grounded language acquisitio
Github: https://github.com/mila-iqia/babyai
https://github.com/mila-iqia/babyai
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.12770v1
@ai_machinelearning_big_data
TensorFlow 2.3 is now officially released
@Machine_learn
https://blog.tensorflow.org/2020/07/whats-new-in-tensorflow-2-3.html
PyTorch 1.6.0 Release
@Machine_learn
https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.6.0
Learning perturbation sets for robust machine learning
➡️@Machine_learn
Git: https://locuslab.github.io/2020-07-20-perturbation/
Code: https://github.com/locuslab/perturbation_learning
Paper: https://arxiv.org/abs/2007.08450
Data Analysis
A Model Comparison Approach to Regression, ANOVA, and Beyond
Third Edition
#book
@Machine_learn
Private prediction methods: A systematic study by Facebook Research
➡️@Machine_learn
https://ai.facebook.com/blog/private-prediction-methods-a-systematic-study/
Github: https://github.com/facebookresearch/private_prediction
Paper: https://arxiv.org/pdf/2007.05089.pdf
@ai_machinelearning_big_data
Learn Data Analysis with Python
Lessons in Coding
#book #python
@Machine_learn
(Re)Discovering Protein Structure and Function Through Language Modeling
@Machine_learn
Blog: https://blog.einstein.ai/provis/
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.15222
Code: https://github.com/salesforce/provis
#DL #NLU #proteinmodelling #bio #biolearning #insilico
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAI
❯ پایگاه داده و تنسورفلو:
1️⃣ @cvision
2️⃣ @SQL_Server
❯علم داده
1⃣ @mr_ie
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ هوش تجاری :
1️⃣ @BIMining
❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی :
1️⃣ @pythony
2⃣ @pythonchallenge
3⃣ @Programming4all_0to100
Fast and Accurate Neural CRF Constituency Parsing
@Machine_learn
Github: https://github.com/yzhangcs/parser
Paper: https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/560
📘 :Introduction To Graph Neural Network
#book #Graph
@Machine_learn
@Machine_learn
Auto Rotate Images Using Deep Learning
https://www.kdnuggets.com/2020/07/auto-rotate-images-deep-learning.html
Building Machine Learning Powered Applications
Going from Idea to Product Emmanuel Ameisen
#book #ML
@Machine_learn
Jukebox: a new generative model for audio from OpenAI.
@Machine_learn
openai.com/blog/jukebox
Article: cdn.openai.com/papers/jukebox.pdf
Examples: https://jukebox.openai.com/
Code: https://github.com/openai/jukebox
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAI
❯ علم داده:
1️⃣ @DataAnalysis
2️⃣ @python4finance
3⃣ @mr_ie
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ هوش تجاری :
1️⃣ @BIMining
❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی :
1️⃣ @pythony
2⃣ @pythonchallenge
3⃣ @Programming4all_0to100
