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 24 533 subscribers, ranking 8 070 in the Education category and 13 771 in the Iran region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 24 533 subscribers.

According to the latest data from 22 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -150 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 7.45%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 1.90% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 829 views. Within the first day, a publication typically gains 465 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
  • 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 23 June, 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.

24 533
Subscribers
-524 hours
-417 days
-15030 days
Posts Archive
با عرض سلام ما برای یکی از مقالاتمون در حوزه ی پزشکی نیاز به نفر ۴ ام داریم با قبولی شرایط پرداخت میتونیم اضافه کنیم. @Raminmousa

🔹 Title: Scalable Multi-Task Reinforcement Learning for Generalizable Spatial Intelligence in Visuomotor Agents 🔹 Paper Lin
🔹 Title: Scalable Multi-Task Reinforcement Learning for Generalizable Spatial Intelligence in Visuomotor Agents 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2507.23698 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2507.23698 • Github: https://github.com/CraftJarvis/ROCKET-3 @Machine_learn

Crystal Generation with Space Group Informed Transformer 🖥 Github: https://github.com/deepmodeling/crystalformer 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2504.02367v1 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/alex-20 @Machine_learn

The Data Engineering Handbook 📚 Github @Machine_learn
The Data Engineering Handbook 📚 Github @Machine_learn

با عرض سلام این مورد باقی مونده و این هفته سابمیت مقاله می باشد. @Raminmousa

📑 Machine learning-based drug-drug interaction prediction: a critical review of models, limitations, and data challenges 📎
📑 Machine learning-based drug-drug interaction prediction: a critical review of models, limitations, and data challenges 📎 Study the paper @Machine_learn

🔸برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین و علم داده ‏❯ هوش مصنوعی:  1️⃣ @Ai_Tv 2⃣ @HomeAI 3⃣ @eventai 4⃣ @Ai_NewsTv ‏❯ علم داده و SQL : 1️⃣ @DataPlusScience 2⃣ @sql_server ‏❯ یادگیری ماشین و بینایی ماشین : 1️⃣ @Machine_learn 2⃣ @cvision 3⃣ @class_vision ‏❯  آموزش پایتون و یادگیری ماشین: 1⃣ @Python4all_pro ‏❯ دوره ها و کتب آموزشی پایتون ، علم داده و یادگیری ماشین : 1⃣ @programmers_street

با عرض سلام ما برای یکی از مقالاتمون در حوزه ی پزشکی نیاز به نفر ۴ ام داریم با قبولی شرایط پرداخت میتونیم اضافه کنیم. @Raminmousa

From GPT-2 to gpt-oss: Analyzing the Architectural Advances 📚Read @Machine_learn
From GPT-2 to gpt-oss: Analyzing the Architectural Advances 📚Read @Machine_learn

Awesome Claude Code 🤝 Awesome Claude Code Agents 📌 Github @Machine_learn
Awesome Claude Code 🤝 Awesome Claude Code Agents 📌 Github @Machine_learn

Repost from Papers
با عرض سلام مقاله تحت عنوان A wavelet-LSTM model for Flood Risk Prediction using Gaussian Mixture Latent Features را براي واگ
با عرض سلام مقاله تحت عنوان A wavelet-LSTM model for Flood Risk Prediction using Gaussian Mixture Latent Features را براي واگذاري گذاشتيم. دوستاني كه نياز به مقاله دارند مي تونن كامل و يا جايگاه بردارند. @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

Foundations of Large Language Models.pdf1.93 MB

با عرض سلام اين مقاله اين هفته سابميت ميشه و فقط يك نفر كم داريم....! @Raminmousa

Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis 📚 Github @Machine_learn
Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis 📚 Github @Machine_learn

🔹 Title: Scalable Multi-Task Reinforcement Learning for Generalizable Spatial Intelligence in Visuomotor Agents • PDF: https
🔹 Title: Scalable Multi-Task Reinforcement Learning for Generalizable Spatial Intelligence in Visuomotor Agents • PDF: https://arxiv.org/pdf/2507.23698 • Github: https://github.com/CraftJarvis/ROCKET-3 @Machine_learn

با عرض سلام ما برای یکی از مقالاتمون در حوزه ی پزشکی نیاز به نفر ۴ ام داریم با قبولی شرایط پرداخت میتونیم اضافه کنیم. @Raminmousa

GPT-5 prompting guide 📚 Read @Machine_learn
GPT-5 prompting guide 📚 Read @Machine_learn

We offer you daily Udemy courses for free and without any fees. https://t.me/DataScienceC

📄 Generative Artificial Intelligence in Healthcare: Applications, Implementation Challenges, and Future Directions 📎 Study
📄 Generative Artificial Intelligence in Healthcare: Applications, Implementation Challenges, and Future Directions 📎 Study the paper @Machine_learn

Repost from N/a
درود و احترام. در حال نوشتن مقاله ای مروری در رابطه با کاربردهای تکنولوژی های نوین (با تکیه بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی و ژرف و بینایی کامپیوتری) در صنعت غذا (از مزرعه تا زنجیره تامین تا خانه و پس از مصرف) هستیم. مقاله بخش های مختلف شامل Classificiation، Detection, Segmentation تصاویر (و مواردی مشابه)، بحث Food Waste، کاربردهای یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی و ...، تحلیل احساسات کامنت های رستوران ها، بخشی از منطق فازی و بسیاری از تکنولوژی های نوین در صنعت غذا را در برمیگیرد. بخش اعظم مقاله نوشته شده و ظرف 7 الی 14 روز دیگر تکمیل میشود. هدف مجلات Q1 و یا Q2 از ELSEVIER هستند. ✅هر سایتیشن صنعت غذا قابل افزودن است. ✅سایتشن های یادگیری ماشینی، عمیق، هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتری نیز شانس خوبی برای افزوده شدن دارند. اما باید DOI مقاله را ارسال کنید تا بررسی شوند ✅از منظر سفارش تعداد سایتیشن (منوط به بررسی و تایید از سمت ما) محدودیتی وجود ندارد ارتباط: @Raminmousa