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

1 541

عرض المشاهدات

~ 50024 ساعات

~ 61348 ساعات

6.29%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

24 502

Learning Automata Based Sentiment Analysis for Recommender System on Cloud #Paper #SA @Machine_learn

24 502

@Machine_learn 8 Top Books on Data Cleaning and Feature Engineering https://machinelearningmastery.com/books-on-data-cleaning-data-preparation-and-feature-engineering/

24 502

Semantic Bottleneck Layers: Quantifying and Improving Inspectability of Deep Representations #paper @Machin_learn

24 502

Adversarial NLI: A New Benchmark for Natural Language Understanding @Machine_learn Dataset: https://github.com/facebookresearch/anli Paper: https://arxiv.org/abs/1910.14599

24 502

Deep Chernoff Faces @Machine_learn https://www.ihatethefuture.com/2020/06/deep-chernoff-faces.html

24 502

Mastering Python Scripting for System Administrators - 2019 #book #python @Machine_learn

24 502

Object oriented python tutorial #Python #book @Machine_learn

24 502

Forecasting.pdf0.13 KB

24 502

Denoising Diffusion Probabilistic Models @Machine_learn https://hojonathanho.github.io/diffusion/ Github: https://github.com/hojonathanho/diffusion Paper: https://arxiv.org/abs/2006.11239

24 502

کانال خوبی در مورد معرفی رویدادهای مرتبط با هوش مصنوعی @eventai

24 502

@Machine_learn BentoML BentoML is an open-source platform for high-performance ML model serving. https://github.com/bentoml/BentoML bentoml/BentoML

24 502

@Mchine_learn Neural Manifold Ordinary Differential Equations Article: https://arxiv.org/abs/2006.10254 Github: https://github.com/CUVL/Neural-Manifold-Ordinary-Differential-Equations

24 502

Python for Signal Processing #book #python @Machine_learn

24 502

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه‌های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی : 1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI ‏❯ هوش تجاری : 1️⃣ @BIMining ‏❯ یادگیری ماشین : 1️⃣ @Machine_learn ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1⃣ @Programming4all_0to100 2⃣ @pythonchallenge 3⃣ @raspberry_python 4⃣ @Koolac_Org

24 502

Hands-On Meta Learning with Python #tensorflow #ML #book @Machine_learn

24 502

Segmentation Loss Odyssey @Machine_learn Github: https://github.com/JunMa11/SegLoss Paper: https://arxiv.org/abs/2005.13449v1

24 502

Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras Second Edition #book #keras #DL #tensorflow @Machine_learn

24 502

@Macine_learn Fine-tuning ResNet with Keras, TensorFlow, and Deep Learning https://www.pyimagesearch.com/2020/04/27/fine-tuning-resnet-with-keras-tensorflow-and-deep-learning/

24 502

https://t.me/Machine_learn

24 502

@Machine_learn VirTex: Learning Visual Representations from Textual Annotations https://kdexd.github.io/virtex/ Github: https://github.com/kdexd/virtex Paper: arxiv.org/abs/2006.06666