现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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 8 036，并在 伊朗 地区排名第 13 785 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 01 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 -127，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 7.47%。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 1 829 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 02 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
-207 天
-12730 天
帖子存档
🧠 Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network
Github: https://github.com/HRNet/Lite-HRNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.06403
@Machine_learn
🧠 بوتکمپ علم داده آکادمی لوپ
❕به روزترین و کاملترین سرفصلها در حوزه علم داده
📅 تاریخ برگزاری: پنجشنبه ۲۶ فروردین ماه از ساعت ۹:۰۰ الی ۱۲:۳۰
🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد.
🔖 برای شرکت در روز اول این بوتکمپ به صورت❗️رایگان❗️می توانید از این لینک استفاده کنید.
❌ ظرفیت این بوتکمپ محدود
میباشد.
⭕️ برای ثبت نام کامل و برخورداری از تخفیف زودهنگام در این بوتکمپ از این لینک استفاده کنید.
🕙 مدت این دوره: ۳۶ ساعت
💡 لینک گروه تلگرامی بوتکمپ علم داده جهت پرسش و پاسخ
➖➖➖➖➖➖➖➖
@LoopAcademy
🧠 بوتکمپ علم داده آکادمی لوپ
❕به روزترین و کاملترین سرفصلها در حوزه علم داده
📅 تاریخ برگزاری: پنجشنبه ۲۶ فروردین ماه از ساعت ۹:۰۰ الی ۱۲:۳۰
🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد.
🔖 برای شرکت در روز اول این بوتکمپ به صورت❗️رایگان❗️می توانید از این لینک استفاده کنید.
❌ ظرفیت این بوتکمپ محدود
میباشد.
⭕️ برای ثبت نام کامل و برخورداری از تخفیف زودهنگام در این بوتکمپ از این لینک استفاده کنید.
🕙 مدت این دوره: ۳۶ ساعت
💡 لینک گروه تلگرامی بوتکمپ علم داده جهت پرسش و پاسخ
➖➖➖➖➖➖➖➖
@LoopAcademy
500 + 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗟𝗶𝘀𝘁 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗱𝗲
500 AI Machine learning Deep learning Computer vision NLP Projects with code
This list is continuously updated. - You can take pull request and contribute.
https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code
@Machine_learn
EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training
A new paper from Google Brain with a new SOTA architecture called EfficientNetV2. The authors develop a new family of CNN models that are optimized both for accuracy and training speed. The main improvements are:
- an improved training-aware neural architecture search with new building blocks and ideas to jointly optimize training speed and parameter efficiency;
- a new approach to progressive learning that adjusts regularization along with the image size;
As a result, the new approach can reach SOTA results while training faster (up to 11x) and smaller (up to 6.8x).
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.00298
Code will be available here:
https://github.com/google/automl/efficientnetv2
A detailed unofficial overview of the paper: https://andlukyane.com/blog/paper-review-effnetv2
@Machine_learn
PlenOctrees For Real-time Rendering of Neural Radiance Fields
And yet another speed-up of NERF. Exactly the same idea as in FastNeRF and NEX (predict spherical harmonics coefficients k) - incredible! It's the first time I see so many concurrent papers sharig the same idea. But this one has code at least, which makes it the best!
📝 Paper arxiv.org/abs/2103.14024
🌐Project page alexyu.net/plenoctrees/
🛠Code github.com/sxyu/volrend
@Machine_learn
Ted Talk with Yann LeCun
in which Yann discusses his current research into self-supervised machine learning, how he's trying to build machines that learn with common sense (like humans) and his hopes for the next conceptual breakthrough in AI.
▶️ Watch
@Machine_learn
با عرض سلام
از دوستان اگر کسی اشنا به مبحث Genetic algorithm برای بهینه سازی هست جهت انجام پروژه ی با تقبل هزینه ممنون ميشم به بنده پیام بده.
@Raminmousa
Recursive Classification: Replacing Rewards with Examples in RL
http://ai.googleblog.com/2021/03/recursive-classification-replacing.html
@Machine_learn
سلام دوستان جهت کسب اطلاعات از نحوه خرید می تونین با بنده در ارتباط باشین
@Raminmousa
XLA: Optimizing Compiler for Machine Learning
Tensorflow: https://www.tensorflow.org/xla
XLA Architecture: https://www.tensorflow.org/xla/architecture
Github: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/compiler/xla
Code: https://www.tensorflow.org/xla/tutorials/jit_compile
@Machine_learn
Leveraging Machine Learning for Game Development
http://ai.googleblog.com/2021/03/leveraging-machine-learning-for-game.html
@Machine_learn
LEAF: A Learnable Frontend for Audio Classification
http://ai.googleblog.com/2021/03/leaf-learnable-frontend-for-audio.html
@Machine_learn
MIT Introduction to Deep Learning
And specifically, lecture about RNN and its modifications:
https://youtu.be/qjrad0V0uJE
The course is excellent as well, but more about image processing. For NLP beginners, such clear and elegant survey about RNNs will be quite useful. So, a lot of architectures in NLP models came from image processing tasks. If you want to recap some theory or get understanding of basics of DL — strong recommendation!
@Machine_learn
