es
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Ir al canal en Telegram

📈 Análisis del canal de Telegram Machine learning books and papers

El canal Machine learning books and papers (@machine_learn) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 535 suscriptores, ocupando la posición 8 076 en la categoría Educación y el puesto 13 766 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 535 suscriptores.

Según los últimos datos del 21 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -148, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.36%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.98% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 806 visualizaciones. En el primer día suele acumular 485 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 22 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

24 535
Suscriptores
-224 horas
-447 días
-14830 días
Archivo de publicaciones
📑 A gentle introduction to pangenomics 📎 Study the paper @Machine_learn
📑 A gentle introduction to pangenomics 📎 Study the paper @Machine_learn

برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین و علم  داده ‏ معرفی دوره های رایگان AI, ML, LLM و DataScience   @Ai_Tv مجله هوش‌مصنوعی @Homeai یادگیری عمیق و هوش مصنوعی @cvision آموزش‌های تخصصی هوش مصنوعی @class_vision دوره‌های تخصصی LLM ،VLM و Agentic AI @llm_huggingface رویدادهای هوش‌مصنوعی @eventai آموزش Machine Learning @Machine_learn آموزش علوم داده @DataPlusScience آموزش ، اخبار و تحولات هوش‌مصنوعی @Ai_NewsTv ‏ دوره های رایگان Python , ML و  Ai از موسسات معتبر @Python4all_pro ‏منابع آموزشی پایتون برای علم داده ،ML & Ai : @programmers_street

Repost from Papers
با عرض سلام برای مقاله ی زیر نفرات ۲ تا ۴ قابل اضافه شدن می باشد. Title: Independently Recurrent Neural Network XGBoost (IXGBOOST) proposed method for Short term load forecasting Abstract: Short-term load forecasting (STLF) is one of the most important and critical issue for power system operators. Therefore, it plays a fundamental role in improving the reliability of the power system, facilitating the integration of renewable energy sources and making demand response processes more efficient. Today, electricity forecasting based on sensor data with the increasing popularity of smart meter applications. On the other hand, STLF is one of the most critical inputs for the power plant planning undertaking. STLF reduces the overall scheduling uncertainty added by the intermittent generation of renewable resources. Therefore, it helps to minimize the cost of hydrothermal power generation in a power grid. Machine learning (ML) models have obtained acceptable results in this field. These approaches require manual feature extraction, which is challenging. Because of feature selection, deep learning approaches have automatically achieved results in prediction problems. This research proposes a network approach based on IndRNN+XGBoost to forecast electricity consumption in three modes: hourly, daily and weekly. .... Journal: Optik 2: 20 milion 3:15 milion 4:10 milion @Raminmousa @Machine_learn @paper4money

📹 AI in Bioinformatics Overcoming Pitfalls in Statistical, ML and Generative AI Approaches 🎞 Watch @Machine_learn

برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین و علم  داده ‏ معرفی دوره های رایگان AI, ML, LLM و DataScience   @Ai_Tv مجله هوش‌مصنوعی @Homeai یادگیری عمیق و هوش مصنوعی @cvision آموزش‌های تخصصی هوش مصنوعی @class_vision دوره‌های تخصصی LLM ،VLM و Agentic AI @llm_huggingface رویدادهای هوش‌مصنوعی @eventai آموزش Machine Learning @Machine_learn آموزش علوم داده @DataPlusScience آموزش ، اخبار و تحولات هوش‌مصنوعی @Ai_NewsTv ‏ دوره های رایگان Python , ML و  Ai از موسسات معتبر @Python4all_pro ‏منابع آموزشی پایتون برای علم داده ،ML & Ai : @programmers_street

🔹 Title: UltraMemV2: Memory Networks Scaling to 120B Parameters with Superior Long-Context Learning 🔹 Publication Date: Pub
🔹 Title: UltraMemV2: Memory Networks Scaling to 120B Parameters with Superior Long-Context Learning 🔹 Publication Date: Published on Aug 26 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.18756 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.18756 • Github: https://github.com/ZihaoHuang-notabot/Ultra-Sparse-Memory-Network @Machine_learn

🔹 Title: OmniHuman-1.5: Instilling an Active Mind in Avatars via Cognitive Simulation 🔹 Publication Date: Published on Aug
🔹 Title: OmniHuman-1.5: Instilling an Active Mind in Avatars via Cognitive Simulation 🔹 Publication Date: Published on Aug 26 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.19209 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.19209 • Project Page: https://omnihuman-lab.github.io/v1_5/ @Machine_learn

نفر ۷ از این مقاله پر شد...!

با عرض سلام در حال تنظیم مقاله ای تحت عنوان Title: MediSeg: Medical Segmentation and classification Recommender system .... Journal: IEEE Transactions on Medical Imaging If: 9.8 این کار ۶ ماه طول خواهد کشید و به مسائل بهینه سازی انرژی، جلوگیری از اموزش مجدد شبکه ها، و مسائل تولید کربن در شبکه ها ی عصبی پرداخته خواهد شد. هزینه مشارکت : 2: 600$ 3:500 $ 4: 400$ 5:300$ 6: 200$ 7:200$ @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

State of AI-assisted Software Development 📕 Report @Machine_learn
State of AI-assisted Software Development 📕 Report @Machine_learn

با عرض سلام دوستاني كه مايل به اين پروژه هستن مي تونن بهمون ملحق بشن @Raminmousa

The Smol Training Playbook: The Secrets to Building World-Class LLMs 📚 Read @Machine_learn
The Smol Training Playbook: The Secrets to Building World-Class LLMs 📚 Read @Machine_learn

5-phase path every ML systems engineer follows but almost no one talks about. 📚 Read @Machine_learn
5-phase path every ML systems engineer follows but almost no one talks about. 📚 Read @Machine_learn

ایران‌جی‌پی‌یو — بستر قدرتمند ⚡️GPU برای توسعه، یادگیری و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در هر مقیاس 🚀 🧠 GPUهای نسل جدید: H100
ایران‌جی‌پی‌یو — بستر قدرتمند ⚡️GPU برای توسعه، یادگیری و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در هر مقیاس 🚀 🧠 GPUهای نسل جدید: H100 / L40S / A10 آماده برای LLM، Vision و Agentهای سازمانی 🤖 🟢 پایداری واقعی با SLA 99.9% 💬 پشتیبانی لحظه‌ای ۲۴/۷، همیشه در کنار شما ✨ ما زیرساخت را فراهم می‌کنیم، تا شما فقط بر خلق و نوآوری تمرکز کنید.پرسش یا پروژه‌ای دارید که نیاز به توان پردازشی بالا دارد؟ تیم ما کنار شماست تا بهترین راه‌حل پردازشی را برای پروژه‌تان پیشنهاد دهد و مسیر اجرای مدل‌های هوش مصنوعی را سریع‌تر و اقتصادی‌تر کند. 🚀 فرم زیر را تکمیل کنید تا در کوتاه‌ترین زمان با شما تماس بگیریم! 🚀 https://b2n.ir/zj9753

Repost from Papers
با عرض سلام در حال تنظیم مقاله ای تحت عنوان Title: MediSeg: Medical Segmentation and classification Recommender system .... Journal: IEEE Transactions on Medical Imaging If: 9.8 این کار ۶ ماه طول خواهد کشید و به مسائل بهینه سازی انرژی، جلوگیری از اموزش مجدد شبکه ها، و مسائل تولید کربن در شبکه ها ی عصبی پرداخته خواهد شد. هزینه مشارکت : 2: 600$ 3:500 $ 4: 400$ 5:300$ 6: 200$ 7:200$ @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

Repost from Papers
با عرض سلام در حال تنظیم مقاله ای تحت عنوان Title: MediSeg: Medical Segmentation and classification Recommender system .... Journal: IEEE Transactions on Medical Imaging If: 9.8 این کار ۶ ماه طول خواهد کشید و به مسائل بهینه سازی انرژی، جلوگیری از اموزش مجدد شبکه ها، و مسائل تولید کربن در شبکه ها ی عصبی پرداخته خواهد شد. هزینه مشارکت : 2: 600$ 3:500 $ 4: 400$ 5:300$ 6: 200$ 7:200$ @Raminmoua @Machine_learn @Paper4money

gpt-engineer gpt-engineer is a project in which you specify what you want in plain English and it iterates to produce a working codebase or scaffolded app. It’s an excellent playground for anyone exploring code-generation agents. And the repo contains clear install/usage instructions and a low-friction dev loop. Creator:   AntonOsika Stars ⭐️:  55,000 Forked by:  7,300 Github Repo: https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer @Machine_learn

دوستانی که نیاز به این مقاله دارن جایگاه ۲، ۳، ۴ خالی می باشد...! @Raminmousa

🔹 Title: OmniHuman-1.5: Instilling an Active Mind in Avatars via Cognitive Simulation 🔹 Publication Date: Published on Aug
🔹 Title: OmniHuman-1.5: Instilling an Active Mind in Avatars via Cognitive Simulation 🔹 Publication Date: Published on Aug 26 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.19209 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.19209 • Project Page: https://omnihuman-lab.github.io/v1_5/ @Machine_learn