Machine learning books and papers

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Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

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📈 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

1 541

帖子浏览量

~ 50024 小时

~ 61348 小时

6.29%

参与率

无数据

每日帖子数

Ads index

beta

帖子存档

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Python® Machine Learning #book #Python @Machine_learn

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Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective #book #ML @Machine_learn

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@Machine_learn Global explanations for discovering bias in data Github: https://github.com/agamiko/gebi Code: https://github.com/AgaMiko/GEBI/blob/master/notebooks/GEBI.ipynb Paper: https://arxiv.org/abs/2005.02269v1

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deep learning in computer vision #book #DL @Machine_learn

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@Machine_learn https://glitch.com/edit/#!/tm-wizard?path=README.md%3A1%3A0

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Watsapp: +989333900804 ID: @Machine_learn

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@Machine_learn The Best Deep Learning Papers from the ICLR 2020 Conference https://neptune.ai/blog/iclr-2020-deep-learning

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@Machine_learn BASNet was already great for salient object detection and background removal. Repo: https://github.com/NathanUA/U-2-Net

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@Machine_learn Reinforcement Learning with Augmented Data https://mishalaskin.github.io/rad Code: https://github.com/MishaLaskin/rad Paper: https://arxiv.org/abs/2004.14990

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@Machine_learn Combinatorial 3D Shape Generation via Sequential Assembly https://arxiv.org/pdf/2004.07414.pdf https://arxiv.org/abs/2004.07414

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@Machine_learn TFRT: A new TensorFlow runtime https://blog.tensorflow.org/2020/04/tfrt-new-tensorflow-runtime.html

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Deep Learning for NLP and Speech Recognition (2019) #Book #NLP #Speech_Recognition @Machine_learn

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Adversarial Latent Autoencoders (ALAE) not only generate 1024x1024 images with StyleGAN’s quality but also allow to manipulate real-world images in a feed-forward manner. Your move, StyleGAN team! paper: arxiv.org/abs/2004.04467 code: github.com/podgorskiy/ALAE @Machine_learn

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پرسش و پاسخ در گروه MODERN COGITATION جلسه پنجم:پرسش وپاسخ : دکتر تقی کیمیایی اسدی _ متخصص مغز و اعصاب، فوق تخصص طب تشخیص الکترونیکی، استاد سابق دانشگاه، نویسنده و مترجم زمان :دوشنبه ۱۳۹۹/۲/۸ساعت ۲۱:۳۰ به وقت تهران #مکان_برگزاری: MODERN COGITATION https://t.me/joinchat/K-cfnlS607OEYYMHJL3KgA آرشیو سخنرانی‌ها و کنفرانس‌‌ها: @MODERN_COGITATION

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Reinforcement Learning and Optimal Control by #book #RL @Machine_learn

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@Machine_learn A Gentle Introduction to the Fbeta-Measure for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/fbeta-measure-for-machine-learning/

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Training with quantization noise for extreme model compression @Machine_learn https://ai.facebook.com/blog/training-with-quantization-noise-for-extreme-model-compression/ Paper: https://arxiv.org/abs/2004.07320 GitHub: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/quant_noise

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Python Artificial Intelligence Projects for Beginners #python #book #AI @Machine_learn

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#شهر_رمضان