en
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Open in Telegram

📈 Analytical overview of Telegram channel Machine learning books and papers

Channel Machine learning books and papers (@machine_learn) in the English language segment is an active participant. Currently, the community unites 24 506 subscribers, ranking 8 028 in the Education category and 13 775 in the Iran region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 24 506 subscribers.

According to the latest data from 02 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -109 over the last 30 days and by 5 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.29%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.04% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 541 views. Within the first day, a publication typically gains 500 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 1.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 03 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Education category.

24 506
Subscribers
+524 hours
-147 days
-10930 days
Posts Archive
Neural Networks and Deep Learning A Textbook #book #DL @Machine_learn

A Smooth Representation of SO(3) for Deep Rotation Learning with Uncertainty @Machine_learn Website: https://papers.starslab.
A Smooth Representation of SO(3) for Deep Rotation Learning with Uncertainty @Machine_learn Website: https://papers.starslab.ca/bingham-rotation-learning/ Paper: https://arxiv.org/abs/2006.01031 Github: https://github.com/utiasSTARS/bingham-rotation-learn

First Contact with Deep Learning Practical Introduction with Keras #book #keras #DL @Machine_learn

@Machine_learn Acme: A research framework for reinforcement learning Github: https://github.com/deepmind/acme Paper: https://
@Machine_learn Acme: A research framework for reinforcement learning Github: https://github.com/deepmind/acme Paper: https://arxiv.org/abs/2006.00979

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی، علم داده , پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی: 1️⃣ @Ai_Tv ‏❯ علم داده: 1️⃣ @DataAnalysis 2️⃣ @python4finance ‏❯ تحلیل داده و تصمیم‌گیری داده‌محور: 1️⃣ @Mr_IE ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2️⃣ @cvision ‏❯ پایگاه داده : 1️⃣ @Sql_server ‏❯ آموزش پایتون و برنامه نویسی : 1️⃣ @pythony 2️⃣ @Programming4all_0to100

Praise for Deep Learning Illustrated #book #DL @Machine_learn

@Machine_learn GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners Github: https://github.com/openai/gpt-3 Paper: https://arxiv.org/abs/2005.14165v1

CURL: Contrastive Unsupervised Representations for Reinforcement Learning @Machine_learn This paper introduces a new method that significantly improves the sample efficiency of RL algorithms when learning from raw pixel data. Paper: https://arxiv.org/abs/2004.04136.pdf Code: https://github.com/MishaLaskin/curl #rl #agent #reinforcement #learning

با عرض سلام جمع اوری داده های مربوط به #Covide_19 یکی از اساسی ترین گام ها برای یک تحقیق می باشد. ما مجموعه ای از ابزارها و‌مدل ها برای جمع اوری داده ها و پیش بینی ها را طراحی کرده ایم که می تواند در این زمینه به کمک محقیق بیایند. این ابزار ها و‌مدل ها از قرار زیر می باشند: 1) Twitter #Covid_19 : این ابزار برای استخراج نامحدود داده های تویتر و ویژگی های هر تویت و هر شخص مورد استفاده قرار می گیرد. خوبی این ابزار این است که می تواند مختص چند شهر خاص نیز تنظیم شود. 2) Instagram #Covid_19 این ابزار برای جمع اوری داده ها از پست های خاص اينستاگرام طراحی شده است بدین گونه که تمامی کامنت های پست شده، تعداد لایک، تاریخ و صاحب نظران را استخراج می کند. این ابزار می تواند به صورت همزمان لیستی از پست ها را استخراج کند. 3) Weather #Covide_19 با توجه به اهمیت اب و هوا بر روی شیوع این اپیدمی ابزار فوق برای جمع اوری داده های اب و هوا مورد استفاده قرار می گیرد 4) Stock #Covide_19 بازار بورس یکی دیگر از حوزه هایی است که دست خوش تغییراتی براساس این اپیدمی بوده است. این ابزار امکان جمع اوری‌دادههای ۱۳ شاخص FX# را فراهم می آورد. __ همچنین مجموعه ای از داده ها نیز برای این منظور جمع اوری شده است. 1) Who #Covide_19 داده های اصلی سازمان بهداشت جهانی شامل ۷ ویژگی 2) Sars history داده های بیماری سارس برای جبران اطلاعات ناقص مدل ها با ۷ ویژگی 3)Countries of world داده هاي مربوط به اطلاعات اجتماعي، سياسي، اقتصادي و جغرافيايي تمامي كشورهاي دنيا شامل ٢٩ ويژگي 4)Weather #Covide_19 داده هاي مربوط به اب و هواي هر شهر و هر كشور از شروع اين اپيدمي با ٦٠ ويژگي از جمله (دما، رطوبت، فشار، اوزون و....) ___ همچنین مجموعه ای از مدلها نیز برای پیش بینی طراحی شده اند از جمله 1) LSTM Seq2Seq model(multi-Regression) 2) GRU Seq2Seq model(multi-Regression) 3) Hi-Attention Seq2Seq model(multi-Regression) 4) SVR(single-Regression) 5) Lasso(single-Regression) 6) Random forest Regression(single-Regression) 7) Decision tree Regression(single-Regression) دوستانی که نیاز به این ابزار ها دارن می توانند برای سفارش به بنده مراجعه کنند @Raminmousa

@Machine_learn Deep Learning System to Screen Coronavirus Disease 2019 Pneumonia #Paper

@Machine_learn Modified SEIR and AI prediction of the epidemics trend of COVID-19 in China under public health interventions #paper

TensorFlow 2.0 Pocket Primer #Tensorflow #python #Book @Machine_learn

@Machine_learn Short over view of Artificial Neural Networks with examples Page: https://www.infinitycodex.in/
@Machine_learn Short over view of Artificial Neural Networks with examples Page: https://www.infinitycodex.in/

سلام ظرفیت مقاله فوق یک نفر مانده اگر کسی تمایل داشت به بنده اطلاع بده

Little Ball of Fur Little Ball of Fur consists of methods to do sampling of graph structured data Documentation : https://little-ball-of-fur.readthedocs.io/en/latest/#little-ball-of-fur-documentation github: https://github.com/benedekrozemberczki/littleballoffur paper: https://arxiv.org/abs/2005.05257v1 @Machine_learn

با عرض سلام به يك حامي مالي جهت ثبت اين مقاله نيازمنديم @Raminmousa
با عرض سلام به يك حامي مالي جهت ثبت اين مقاله نيازمنديم @Raminmousa