ch
Feedback
Machine learning books and papers

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 24 533 名订阅者,在 教育 类别中位列第 8 070,并在 伊朗 地区排名第 13 771

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 24 533 名订阅者。

根据 22 六月, 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 -150,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 7.45%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.90% 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 465 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 3
  • 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 23 六月, 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。

24 533
订阅者
-524 小时
-417
-15030
帖子存档
Audio, Video, and Webcams in Python (Lost Chapter from Automate the Boring Stuff) 📕 Book @Machine_learn
Audio, Video, and Webcams in Python (Lost Chapter from Automate the Boring Stuff) 📕 Book @Machine_learn

با عرض سلام موضوع زير رو می خواهیم به صورت گروهی ادامه بدیم. - survey on GAN methods for time series data generation نفرات ١ تا ٣ پر شده و ٤ ،٥، و ٦ باقي موندن. دوستاني كه نياز دارند مي تونن به بنده پيام بدن. نمونه كارهاي مشترك قبلي 1: llm survey https://www.preprints.org/manuscript/202504.2464/download/final_file 2: Next G survey https://www.preprints.org/frontend/manuscript/6a1dadfbe284a8e1b45ba04e5af1fdf5/download_pub 3: Metrcis survey. @Raminmousa

سابميت اين مقاله امشب اگر كسي نياز داشت نفر سوم خالي هستش...! @Raminmousa

Reflections on OpenAI 📚 link @Machine_learn

How to Optimize Your Python Code Even If You’re a Beginner 📚 Read @Machine_learn

این مقاله تا فرداشب سابمیت میشه دوستانی که نیاز دارن بهم مراجعه کنند...! @Raminmousa

Parallels Between VLA Model Post-Training and Human Motor Learning: Progress, Challenges, and Trends 🖥 Github: https://githu
Parallels Between VLA Model Post-Training and Human Motor Learning: Progress, Challenges, and Trends 🖥 Github: https://github.com/aoqunjin/awesome-vla-post-training 📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2506.20966v1.pdf 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet1 @Machine_learn

Repost from Papers
با عرض سلام مقاله مروري تحت عنوان زير رو نوشتيم فردا قرار سابميت بشه اگر كسي از دوستان خواست ميتونه براي جايگاه سوم اقدام كنه
با عرض سلام مقاله مروري تحت عنوان زير رو نوشتيم فردا قرار سابميت بشه اگر كسي از دوستان خواست ميتونه براي جايگاه سوم اقدام كنه. Survey on evaluation metrics for learning system @Raminmousa @paper4money

Understanding Gradients 📚 Read @Machine_learn
Understanding Gradients 📚 Read @Machine_learn

Article Title: AutoAgent: A Fully-Automated and Zero-Code Framework for LLM Agents PDF Download Link: https://arxiv.org/pdf/2502.05957v2.pdf GitHub:https://github.com/hkuds/autoagenthttps://github.com/hkuds/auto-deep-research @Machine_learn

Microsoft Build 2025: The age of AI agents and building the open agentic web 📚 Read @Machine_learn
Microsoft Build 2025: The age of AI agents and building the open agentic web 📚 Read @Machine_learn

Repost from Papers
با عرض سلام نيازمند شخصي هستيم كه بتونه در پروژه MedicalRec به ما كمك كنه. Git:https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec هدف
با عرض سلام نيازمند شخصي هستيم كه بتونه در پروژه MedicalRec به ما كمك كنه. Git:https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec هدف اين پروژه ارائه ي يك ريكامندر در حوزه پزشكي است كه از ترين مجدد شبكه ها جلوگيري كنه. كه منجر به صرف جوي در هزينه و صرف جوي در انرژي مصرفي ميشه. مجموعه داده ها شامل ٣٠٠٠ مقاله بوده كه كامل طي ٣ ماه جمع اوري شده است. هزينه مشاركت ٥٠٠$ هستش و اسم به عنوان نفر دوم در نظر گرفته ميشه. Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence If: 18.6 @Raminmousa

📄 Large Language Models in Genomics—A Perspective on Personalized Medicine 📎 Study the paper @Machine_learn
📄 Large Language Models in GenomicsA Perspective on Personalized Medicine 📎 Study the paper @Machine_learn

SRT-H: A Hierarchical Framework for Autonomous Surgery via Language Conditioned Imitation Learning 📚 Read @Machine_learn
SRT-H: A Hierarchical Framework for Autonomous Surgery via Language Conditioned Imitation Learning 📚 Read @Machine_learn

با عرض سلام این یک کار بنیادی هستش که در ادامه مقالات متفاوتی در این حوزه خواهیم داد. نفر دوم اگر کسی تمایل داشت اطلاع بده. @Raminmousa

با عرض سلام نيازمند شخصي هستيم كه بتونه در پروژه MedicalRec به ما كمك كنه. Git:https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec هدف اين پروژه ارائه ي يك ريكامندر در حوزه پزشكي است كه از ترين مجدد شبكه ها جلوگيري كنه. كه منجر به صرف جوي در هزينه و صرف جوي در انرژي مصرفي ميشه. مجموعه داده ها شامل ٣٠٠٠ مقاله بوده كه كامل طي ٣ ماه جمع اوري شده است. هزينه مشاركت ٥٠٠$ هستش و اسم به عنوان نفر دوم در نظر گرفته ميشه. Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence If: 18.6 @Raminmousa

Article Title: AReaL: A Large-Scale Asynchronous Reinforcement Learning System for Language Reasoning PDF Download Link: https://arxiv.org/pdf/2505.24298v2.pdf GitHub:https://github.com/inclusionai/areal Datasets: • MATH @Machine_learn

A Beginner’s Guide to AirTable for Data Analysis 📚 Guide @Machine_learn
A Beginner’s Guide to AirTable for Data Analysis 📚 Guide @Machine_learn

Context Engineering Guide 📚 Read @Machine_learn
Context Engineering Guide 📚 Read @Machine_learn

Repost from Papers
با عرض سلام نفرات ٢ تا ٤ قابل اضافه شدن به مقاله زير مي باشد. Title:Probability latent for Recurrent Neural Networks Basic de
با عرض سلام نفرات ٢ تا ٤ قابل اضافه شدن به مقاله زير مي باشد. Title:Probability latent for Recurrent Neural Networks Basic deficiencies abstract: Time series prediction analyzes patterns in past data to predict the future. Traditional machine learning algorithms, despite achieving impressive results, require manual feature selection. Automatic feature selection along with the addition of the time concept in deep recurrent networks has led to more suitable solutions. The selection of feature order in deep recurrent networks leads to the provision of different results due to the use of back-propagation. The problem of selecting feature order is an NP-complete problem. . ..... The proposed approach has an improvement of 0.49 over the reviewed approaches in some benchmarks. Price: 2:500$ 3:400$ 4:250$ @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money