Machine learning books and papers
前往频道在 Telegram
📈 Telegram 频道 Machine learning books and papers 的分析概览
频道 Machine learning books and papers (@machine_learn) 英语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 502 名订阅者,在 教育 类别中位列第 8 028,并在 伊朗 地区排名第 13 775 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 24 502 名订阅者。
根据 02 七月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -109,过去 24 小时变化为 5,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 6.29%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.04% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 541 次浏览,首日通常累积 500 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 1。
- 主题关注点: 内容集中在 disorder, psy, مقاله, framework, graph 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“Admin: @Raminmousa
ID: @Machine_learn
link: https://t.me/Machine_learn”
凭借高频更新(最新数据采集于 03 七月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 教育 类别中的关键影响点。
24 502
订阅者
+524 小时
-147 天
-10930 天
帖子存档
🔸 معرفی برترین کانالهای آموزشی در زمینه هوش مصنوعی ، پایتون و یادگیری ماشین
••➪📡 @Ai_Tv
••➪📡 @pythony
••➪📡 @Machine_learn
••➪📡 @HomeAI
••➪📡 @pythonchallenge
••➪📡 @Programming4all_0to100
Deep Multimodal Fusion by Channel Exchanging
Github: https://github.com/yikaiw/CEN
Dataset: https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html
Paper: https://arxiv.org/abs/2011.05005
@Machine_learn
📈 کارگاه داده کاوی (Data Mining: from data bricks to castles of information)
📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه و جمعه 6 و 7 آذر و همچنین پنج شنبه و جمعه 13 و 14 آذر از ساعت ۱۰ الی ۱۶:۳۰
🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد.
🔖 ثبت نام زود هنگام این دوره را از دست ندهید!
⭕️ برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید.
❌ دوره دارای ظرفیت محدود می باشد.
🕙 مدت این دوره: 24 ساعت
➖➖➖➖➖➖➖➖
@LoopAcademy
Experimental design for MRI by greedy policy search
Github: https://github.com/Timsey/pg_mri
Paper: https://arxiv.org/abs/2010.16262v1
@Machine_learn
Disentangling Latent Space for Unsupervised Semantic Face Editing
Github: https://github.com/max-liu-112/STGAN-WO
Paper: https://arxiv.org/abs/2011.02638
@Machine_learn
XLA: Optimizing Compiler for Machine Learning | TensorFlow
https://www.tensorflow.org/xla
@Machine_learn
Data Ethics course: https://t.co/1vLF2rzuTd
Deep Learning course: https://t.co/KgtHR2B9Vk
Data Science blog: https://t.co/ZWYKPXufDW
Diversity blog: https://t.co/cCuOAEtEAj
NLP: https://t.co/zC31JsKLwz
Talks: https://t.co/msa2Sh3UCI
Medicine, AI, & Bias: https://t.co/w1yK7GP5i0
@Machine_learn
New Coral APIs and tools for AI at the edge
https://blog.tensorflow.org/2020/11/new-coral-apis-and-tools-for-ai-at-edge.html
@Machine_learn
Machine Learning Cheat Sheet
Classical equations, diagrams and tricks in machine learning
#ML #Cheat_Sheet
@Machine_learn
با عرض سلام
دوستانی که تمایل به مشارکت در کار پژوهشی به عنوان اسپانسر دارند می توانند به بنده جهت هماهنگی پیام بدهند.
@Raminmousa
Fundamental Limitations of Semi-Supervised Learning
#thesis
@Machine_learn
Dealing with Imbalanced Data in Machine Learning
https://www.kdnuggets.com/2020/10/imbalanced-data-machine-learning.html
Code: https://github.com/mwitiderrick/imbalanced-data
@Machine_learn
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAI
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی :
1⃣ @pythonchallenge
2⃣ @raspberry_python
3⃣ @pythony
4⃣ @Programming4all_0to100
Trajectory-wise Multiple Choice Learning for Generalization in Reinforcement Learning
https://github.com/younggyoseo/trajectory_mcl
@Machine_learn
📡 Athena is an open-source implementation of end-to-end speech processing engine
Github: https://github.com/athena-team/athena
Paper: https://arxiv.org/abs/2010.13991v1
@Machine_learn
Advanced YouTube Video Downloader using Python
https://morioh.com/p/4e7657ecf335
Code: https://github.com/Spidy20/IPL_Score_Notifier
@Machine_learn
New Approaches to Object Detection
source code: https://github.com/Ximilar-com/xcenternet
paper : https://arxiv.org/abs/1904.07850
https://towardsdatascience.com/new-approaches-to-object-detection-f5cbc925e00e
join:@Machine_learn
How is Machine Learning used in the LinkedIn Recruiter Recommendation System
@Machine_learn
Management Science: The Legacy of the Past and Challenge of the Future
#paper
@Machine_learn
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
